要将数据集从 VOC 格式转换为 YOLO 格式，你需要进行几个步骤。VOC（PASCAL Visual Object Classes）格式使用 XML 文件来存储图像的注释信息，而 YOLO（You Only Look Once）格式则采用文本文件存储注释信息。以下是一个简单的转换程序流程：

1. 提取信息：
   读取 VOC XML 文件，提取出图像的宽、高及每个边界框（Bounding Box）的类别、xmin、ymin、xmax、ymax。

2. 转换为 YOLO 格式：
   YOLO 格式使用归一化的坐标，形式为 (class_id, x_center, y_center, width, height)，其中坐标和尺寸都是相对于图像的宽和高进行归一化的。

   转换公式为：

   • x_center = (xmin + xmax) / 2 / image_width
   • y_center = (ymin + ymax) / 2 / image_height
   • width = (xmax - xmin) / image_width
   • height = (ymax - ymin) / image_height

3. 保存为文本文件：
   对于每个图像，用 YOLO 格式的注释信息创建一个 .txt 文件，文件名与对应的图像名相同。

以下是一个示例 Python 代码，用于实现上述转换过程：

import os  
import xml.etree.ElementTree as ET  
def voc_to_yolo(xml_file, output_dir, image_width, image_height, class_names):  
    tree = ET.parse(xml_file)  
    root = tree.getroot()  
    yolo_annotations = []  
    for obj in root.findall('object'):  
        class_name = obj.find('name').text  
        class_id = class_names.index(class_name) if class_name in class_names else -1  
        if class_id == -1:  
            continue  
        bndbox = obj.find('bndbox')  
        xmin = int(bndbox.find('xmin').text)  
        ymin = int(bndbox.find('ymin').text)  
        xmax = int(bndbox.find('xmax').text)  
        ymax = int(bndbox.find('ymax').text)  
        # Convert to YOLO format  
        x_center = (xmin + xmax) / 2 / image_width  
        y_center = (ymin + ymax) / 2 / image_height  
        width = (xmax - xmin) / image_width  
        height = (ymax - ymin) / image_height  
        yolo_annotations.append(f"{class_id} {x_center} {y_center} {width} {height}")  
    base_name = os.path.basename(xml_file).replace('.xml', '.txt')  
    with open(os.path.join(output_dir, base_name), 'w') as f:  
        f.write("\n".join(yolo_annotations))  
# 示例参数  
vocs_dir = '/path/to/voc/xmls'  
output_dir = '/path/to/yolo/labels'  
image_width = 1920  # 图像宽度  
image_height = 1080  # 图像高度  
class_names = ['person', 'car', 'bicycle']  # 根据你的数据集调整类别名称  
if not os.path.exists(output_dir):  
    os.makedirs(output_dir)  
for xml_file in os.listdir(vocs_dir):  
    if xml_file.endswith('.xml'):  
        voc_to_yolo(os.path.join(vocs_dir, xml_file), output_dir, image_width, image_height, class_names)  

请确保在运行此脚本之前，根据实际的数据集设置图像的宽度、高度以及类别名称列表 class_names。此外，确保输入路径和输出路径均正确设置。运行脚本后，你将在 output_dir 指定的目录中找到转换后的 YOLO 格式的注释文件。