VOC-xml标注文件制作及其交互使用(修改，预览，存储)的MATLAB实现

最近看了看网上的各种图像样本工具，发现好多标注工具存在一些鸡肋或者制作VOC-xml格式的文件太过于繁琐，本文力求标注或制作xml格式使其简单好用。在这里先推荐下matlab2017a版本自带的trainingImageLabel app标记工具或者2017b及其以后版本的imageLabeler app（2017a的兼容升级版，还可以对像素进行标注），非常方便！实用！在工具标记完后“导出ROIs”输出是matlab内置的table类型或者struct类型数据(17b是table或者groundTruth类型)，为统一起见，导出选择table格式！下面给出自己的转换过程，只需要第一部分内容就可以！

一、图像标注--->VOC-XML标准格式

只需下面两小步即可！！！

1.下载这个通用的xml/matlab struct互转工具

下载链接http://cn.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/12907-xml-io-tools，解压并添加到你的工作路径下即可使用（或addpath）。目的是要用到这个工具里面的xml_write函数。

2.转换VOC-xml格式

matlab命令行敲入trainingImageLabeler进入APP(或者2017b及以后版本是imageLabeler)打开你自己的图像文件进行交互式标注。这里给出截图

标注完成后，点击上图工具栏中靠右上角“Export ROIs”导出到工作空间中，类型选择table，变量名自己取，这里我取名mylabel，双击mylabel可以清楚直观查看标记内容，每四个数字组成一个ROI，即[x,y,width,heigth]，没有标注的ROI就是空[]，如下图所示。

接下来就是正式把mylabel转换为xml格式了，VOC-xml格式的文件是每个图像对应一个xml文件，我写了个转换函数如下，保存的批量xml文件自动保存到你选择的文件夹内！（比如我的保存在文件夹xmlSaveFolder内，最好跟图片文件在同一文件夹）。

function matlab_to_VOCxml(mylabel)% 功能：把trainingImageLabel APP数据格式(table类型)转为VOC格式的xml% 输入： mylabel为导出到工作空间的标注文件% 输出： 自动生成xmlSaveFolder文件存储，每张图对应一个%% Example:%          matlab_to_VOCxml(mylabel)%%%if nargin<1 || ~istable(mylabel)    error('请导入trainingImageLabel APP文件的table数据！');endfolder_name = uigetdir('','请选择保存VOC-xml的文件夹！');if ~folder_name    warndlg('当前并没选择任何文件！','警告')    return;end%%tableLabel = mylabel; %这里是自己的标注好的table类型数据variableNames = tableLabel.Properties.VariableNames; %cell类型numSamples = size(mylabel,1);numVariables = size(variableNames,2);h = waitbar(0,'Please wait...');steps = numSamples;%%for i = 1:numSamples    rowTable = tableLabel(i,:);    imageFullPathName = rowTable.(variableNames{1});%cell    path = char(imageFullPathName);    [pathstr,name,ext] = fileparts(path);    index =strfind(pathstr,'\');        annotation.folder = pathstr(index(end)+1:end);    annotation.filename = [name,ext];    annotation.path = path;    annotation.source.database = 'Unknow';    image = imread(annotation.path);        annotation.size.width = size(image,2);    annotation.size.height = size(image,1);    annotation.size.depth = size(image,3);    annotation.segmented = 0;        objectnum = 0;    for j = 2:numVariables %对于每个变量        ROI_matrix = rowTable.(variableNames{j} );%cell        if iscell(ROI_matrix)             ROI_matrix = cell2mat(ROI_matrix);        end        numROIS = size(ROI_matrix,1);        for ii = 1: numROIS % 对于每个ROI            objectnum= objectnum+1;            annotation.object(objectnum).name = variableNames{1,j};            annotation.object(objectnum).pose = 'Unspecified';            annotation.object(objectnum).truncated = 0;            annotation.object(objectnum).difficult= 0;            annotation.object(objectnum).bndbox.xmin = ROI_matrix(ii,1);            annotation.object(objectnum).bndbox.ymin = ROI_matrix(ii,2);            annotation.object(objectnum).bndbox.xmax = ROI_matrix(ii,1)+ROI_matrix(ii,3);            annotation.object(objectnum).bndbox.ymax = ROI_matrix(ii,2)+ROI_matrix(ii,4);        end    end        filename = fullfile(folder_name,[name,'_temp.xml']);    xml_write(filename,annotation);           %% 整理     fid_r = fopen(filename,'r');     fid_w = fopen(fullfile(folder_name,[name,'.xml']),'w');     fgetl(fid_r);     flagOffset = 0;flagObjects = 0;     while(~feof(fid_r))         tline = fgetl(fid_r);         if contains(tline,'<object>')||contains(tline,'</object>')              t_next_line = fgetl(fid_r);             if contains(t_next_line,'<item>')                 flagOffset = mod(flagOffset+1,2);                 flagObjects = 1;                 newStr = strrep(t_next_line,'item','object');                 fprintf(fid_w,'%s\r\n',newStr(4:end));                 continue;             end             if ~flagObjects                  fprintf(fid_w,'%s\r\n',tline);                 fprintf(fid_w,'%s\r\n',t_next_line);             else % 多个objects                 fprintf(fid_w,'%s\r\n',t_next_line);             end         elseif contains(tline,'<item>')||contains(tline,'</item>')             newStr = strrep(tline,'item','object');             fprintf(fid_w,'%s\r\n',newStr(4:end));         elseif flagOffset             fprintf(fid_w,'%s\r\n',tline(4:end));         else             fprintf(fid_w,'%s\r\n',tline);% 写objects前面若干行         end     end     fclose(fid_r);     fclose(fid_w);     delete(filename);         clear annotation;     waitbar(i / steps);endclose(h);

转出的标准的VOC-xml格式如上所示~

二，VOC-xml--->图像标注/查看/修改/添加/删除

这一部分非必须，根据自己需要选择是否使用，是第一部分的逆向过程。下面给出VOCxml_to_matlab_main()函数实现，交互式选择你自己的xml路径即可。
上面函数需要调用这个xml_to_matlab(),给出如下：

function  outputTable = VOCxml_to_matlab_main()% 功能：批量导入VOC-xml格式文件到matlab中% 输入：无: 交互式选择xml路径。% 输出：outputTable: 可以导入到MATLAB app预览/修改的table类型数据。%% Example: %        outputTable = VOCxml_to_matlab_main('F:\imagesData\stopSignImages\*.xml')%% if nargin<1%     error('输入参数太少！')% endglobal folder_name;folder_name = uigetdir('','请选择导入的VOC-xml标记文件路径(文件夹)！');if ~folder_name    warndlg('当前并没选择任何文件！','警告')    return;endxmls_path = fullfile(folder_name,'*.xml');s = dir(xmls_path);numSamples = length(s);waitbar(0,'Please wait...');steps = numSamples;for i =1:numSamples    xml_path = fullfile(folder_name,s(i).name);    rowTable = xml_to_matlab(xml_path);    structTem = table2struct(rowTable);    if i == 1        ss(1) = structTem;        prevNames = fieldnames(structTem);        continue;    else        currentNames = fieldnames(structTem);        index = ismember(currentNames,prevNames);                for j = 1:length(index)            ss(i).(currentNames{j}) = structTem.(currentNames{j});        end        prevNames = fieldnames(ss);    end    waitbar(i / steps);endoutputTable = struct2table(ss);function output = xml_to_matlab(xmlName)% 功能：读取VOC-xml标准格式文件，转化为MATLAB table类型数据，导入到APP中，% 用于预览标记或进行二次标记修改,此函数只能对单张图片进行处理,批量处理见xml_to_matlab_main.m函数%% 输入：xmlName，输入xml的标注文件% 输出：Output,输出为table类型数据,可直接加载到App标注工具中查看%% example:%       output = xml_to_matlab('image001.xml')% global folder_name;if nargin<1    error('输入参数过少！');endstructLabel = xml_read(xmlName);if isfield(structLabel,'path')    imageFilenames = structLabel.path;elseif isfield(structLabel,'filename')    imageFilenames = fullfile(folder_name,structLabel.filename);else    error('请检查图像xml的路径名是否正确！')endoutputStu.imageFilename = imageFilenames;%获取绝对路径if ~isfield(structLabel,'object')    output = struct2table(outputStu);    return;endlabelNum = length(structLabel.object);names = cell(labelNum,1);rects = cell(labelNum,1);for i = 1:labelNum    stuCON = structLabel.object(i);       names{i} = stuCON.name;    rects{i} = [stuCON.bndbox.xmin,stuCON.bndbox.ymin,...        stuCON.bndbox.xmax-stuCON.bndbox.xmin,...        stuCON.bndbox.ymax-stuCON.bndbox.ymin];   end%variableNames = unique(names);%cellvariableNum = length(variableNames);varRect = cell(1,variableNum);for i = 1:length(names)    index = strcmp(names{i},variableNames);    varRect{index} = [varRect{index};rects{i}]; endfor i = 1:variableNum    field = variableNames{i};    outputStu.(field) = varRect(i);endoutput = struct2table(outputStu);

ok!成功，又可以导入到APP中查看修改~\(≧▽≦)/~啦

附：以上所有代码下载地址，VOC_XML标准格式制作转换