目标检测：如何将VOC标注的xml数据转为YOLO标注的txt格式，且生成classes的txt文件

要将VOC格式的xml文件转换为YOLO格式的txt文件，并生成classes.txt，你可以使用以下Python代码示例：

import os
import xml.etree.ElementTree as ET
 
# 定义VOC数据集的图像和标注文件夹路径
voc_images_folder = 'VOC2012/JPEGImages/'
voc_annotations_folder = 'VOC2012/Annotations/'
 
# 定义YOLO标注文件的保存路径
yolo_labels_folder = 'yolo_labels/'
 
# 定义classes的txt文件保存路径
classes_file = 'classes.txt'
 
# 创建保存YOLO标注的文件夹
if not os.path.exists(yolo_labels_folder):
    os.makedirs(yolo_labels_folder)
 
# 创建保存类别的txt文件
with open(classes_file, 'w') as f:
    pass
 
# 遍历所有的xml文件
for xml_file in os.listdir(voc_annotations_folder):
    if xml_file.endswith('.xml'):
        # 解析xml文件
        tree = ET.parse(os.path.join(voc_annotations_folder, xml_file))
        root = tree.getroot()
        
        # 获取图像文件名
        image_filename = xml_file[:-4] + '.jpg'
        
        # 获取图像的尺寸
        size = root.find('size')
        width = int(size.find('width').text)
        height = int(size.find('height').text)
        
        # 打开用于保存YOLO标注的txt文件
        with open(os.path.join(yolo_labels_folder, image_filename[:-4] + '.txt'), 'w') as f:
            for obj in root.iter('object'):
                # 获取类别名称
                cls = obj.find('name').text
                # 如果类别不在classes.txt中，则添加
                if cls not in open(classes_file).read():
                    with open(classes_file, 'a') as f:
                        f.write(cls + '\n')
                        
                # 获取边界框坐标
                xml_box = obj.find('bndbox')
                xmin = int(xml_box.find('xmin').text)
                ymin = int(xml_box.find('ymin').text)
                xmax = int(xml_box.find('xmax').text)
                ymax = int(xml_box.find('ymax').text)
                
                # 计算中心点坐标和宽高
                cx = (xmin + xmax) / 2.0 / width
                cy = (ymin + ymax) / 2.0 / height
                w = (xmax - xmin) / width
                h = (ymax - ymin) / height
                
                # 写入YOLO格式的标注
                f.write('%s %f %f %f %f\n' % (cls, cx, cy, w, h))

确保你的VOC数据集的结构如下所示：

VOC2012/
├── JPEGImages/
│   ├── 000001.jpg
│   ├── ...
│   └── 0000N.jpg
└── Annotations/
    ├── 000001.xml
    ├── ...
    └── 0000N.xml

运行上述代码后，你将在yolo_labels/文件夹中得到与图像文件对应的txt文件，并且classes.txt将包含所有类别。