如何在Python中读取xml数据

本篇文章给大家分享的是有关如何在Python中读取xml数据，小编觉得挺实用的，因此分享给大家学习，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获，话不多说，跟着小编一起来看看吧。

python主要应用领域有哪些

1、云计算，典型应用OpenStack。2、WEB前端开发，众多大型网站均为Python开发。3.人工智能应用，基于大数据分析和深度学习而发展出来的人工智能本质上已经无法离开python。4、系统运维工程项目，自动化运维的标配就是python+Django/flask。5、金融理财分析，量化交易，金融分析。6、大数据分析。

from __future__ import division import os from PIL import Image import xml.dom.minidom import numpy as np   ImgPath = 'C:/Users/Desktop/XML_try/img/'  AnnoPath = 'C:/Users/Desktop/XML_try/xml/' ProcessedPath = 'C:/Users/Desktop/CropedVOC/'   imagelist = os.listdir(ImgPath) for image in imagelist:	image_pre, ext = os.path.splitext(image)	imgfile = ImgPath + image 	xmlfile = AnnoPath + image_pre + '.xml'	DomTree = xml.dom.minidom.parse(xmlfile)	annotation = DomTree.documentElement  	filenamelist = annotation.getElementsByTagName('filename') #[<DOM Element: filename at 0x381f788>]	filename = filenamelist[0].childNodes[0].data	objectlist = annotation.getElementsByTagName('object')	i = 1	for objects in objectlist:	namelist = objects.getElementsByTagName('name')	objectname = namelist[0].childNodes[0].data  	savepath = ProcessedPath + objectname  	if not os.path.exists(savepath):	os.makedirs(savepath)  	bndbox = objects.getElementsByTagName('bndbox')	cropboxes = []  	for box in bndbox:	x1_list = box.getElementsByTagName('xmin')	x1 = int(x1_list[0].childNodes[0].data)	y1_list = box.getElementsByTagName('ymin')	y1 = int(y1_list[0].childNodes[0].data)	x2_list = box.getElementsByTagName('xmax')	x2 = int(x2_list[0].childNodes[0].data)	y2_list = box.getElementsByTagName('ymax')	y2 = int(y2_list[0].childNodes[0].data)  	w = x2 - x1	h = y2 - y1  	obj = np.array([x1,y1,x2,y2])	shift = np.array([[0.8,0.8,1.2,1.2],[0.9,0.9,1.1,1.1],[1,1,1,1],[0.7,0.7,1,1],[1,1,1.2,1.2],\	[0.7,1,1,1.2],[1,0.7,1.2,1],[(x1+w*1/3)/x1,(y1+h*1/3)/y1,(x2+w*1/3)/x2,(y2+h*1/3)/y2],\	[(x1-w*1/3)/x1,(y1-h*1/3)/y1,(x2-w*1/3)/x2,(y2-h*1/3)/y2]])  	XYmatrix = np.tile(obj,(9,1)) 	cropboxes = XYmatrix * shift  	img = Image.open(imgfile)	for cropbox in cropboxes:	cropedimg = img.crop(cropbox)	cropedimg.save(savepath + '/' + image_pre + '_' + str(i) + '.jpg')	i += 1

补充知识：python-----截取xml文件画框的图片并保存

from __future__ import division import os from PIL import Image import xml.dom.minidom import numpy as np ImgPath = r'D:\tmp\video_wang_mod\01\00022_8253_0021_3\output/' AnnoPath = r'D:\tmp\video_wang_mod\01\00022_8253_0021_3\Annotations/' ProcessedPath = r'D:\tmp\video_wang_mod\01\00022_8253_0021_3\cut/' imagelist = os.listdir(ImgPath) for image in imagelist:   image_pre, ext = os.path.splitext(image)   imgfile = ImgPath + image   print(imgfile)   if not os.path.exists(AnnoPath + image_pre + '.xml' ):     continue   xmlfile = AnnoPath + image_pre + '.xml'   DomTree = xml.dom.minidom.parse(xmlfile)   annotation = DomTree.documentElement   filenamelist = annotation.getElementsByTagName('filename')   filename = filenamelist[0].childNodes[0].data   objectlist = annotation.getElementsByTagName('object')   i = 1   for objects in objectlist:     namelist = objects.getElementsByTagName('name')     objectname = namelist[0].childNodes[0].data     savepath = ProcessedPath + objectname     if not os.path.exists(savepath):       os.makedirs(savepath)     bndbox = objects.getElementsByTagName('bndbox')     cropboxes = []     for box in bndbox:       x1_list = box.getElementsByTagName('xmin')       x1 = int(x1_list[0].childNodes[0].data)       y1_list = box.getElementsByTagName('ymin')       y1 = int(y1_list[0].childNodes[0].data)       x2_list = box.getElementsByTagName('xmax')       x2 = int(x2_list[0].childNodes[0].data)       y2_list = box.getElementsByTagName('ymax')       y2 = int(y2_list[0].childNodes[0].data)       w = x2 - x1       h = y2 - y1       obj = np.array([x1,y1,x2,y2])       shift = np.array([[1,1,1,1]])       XYmatrix = np.tile(obj,(1,1))       cropboxes = XYmatrix * shift       img = Image.open(imgfile)       for cropbox in cropboxes:         cropedimg = img.crop(cropbox)         cropedimg.save(savepath + '/' + image_pre + '_' + str(i) + '.jpg')         i += 1

以上就是如何在Python中读取xml数据，小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注亿速云行业资讯频道。