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wzjs 2025/8/8 18:43:34

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标注数据时发现标签名称有误？百个XML文件手动修改太耗时？这个Python脚本让你一键完成批量替换！

在目标检测任务中，使用LabelImg等工具标注数据后，常会遇到需要批量修改标签名称的情况。例如将hat统一改为helmet，或将person改为head。手动逐个修改XML文件不仅低效还易出错。本文将详解如何用Python脚本一键完成XML标签的批量替换。

一、为什么需要批量修改XML标签？

标注规范调整
项目初期定义的标签名称可能在后需优化（如car改为sedan/suv）。
标签名称错误修正
标注时手误导致标签错误（如dog误标为cat）。
数据集合并与统一
合并多个数据集时需统一标签命名规范。

二、核心脚本详解

以下脚本基于Python的xml.etree.ElementTree库，通过遍历XML中所有<object>节点，实现标签名称的批量替换

import os 
import xml.etree.ElementTree as ET
from tqdm import tqdm  # 进度条工具def modify_xml(input_path: str, src_name: list, out_name: list) -> None:'''批量修改XML中的标签名称:param input_path: XML文件夹路径:param src_name: 待修改的原始标签列表:param out_name: 目标标签列表（与src_name一一对应）'''xml_files = [f for f in os.listdir(input_path) if f.endswith('.xml')]for xml_file in tqdm(xml_files, desc='Processing XMLs'):xml_path = os.path.join(input_path, xml_file)tree = ET.parse(xml_path)root = tree.getroot()for obj in root.findall('.//object'):  # 查找所有object节点old_name = obj.find('name').textif old_name in src_name:# 根据映射关系更新标签new_name = out_name[src_name.index(old_name)]obj.find('name').text = new_nametree.write(xml_path, encoding='utf-8')  # 写回原文件if __name__ == '__main__':input_path = r'D:\dataset\annotations'  # 替换为你的XML文件夹路径error_names = ['hat', 'person']         # 原始错误标签correct_names = ['helmet', 'head']      # 修正后标签modify_xml(input_path, error_names, correct_names)

三、代码关键功能解析

智能遍历XML文件
os.listdir + 后缀过滤确保只处理XML文件，避免误操作其他文件。
精准定位目标标签
使用root.findall('.//object')递归搜索所有<object>节点，兼容多层级嵌套结构。
映射式替换逻辑
通过src_name.index(old_name)定位新旧标签的映射关系，确保一一对应修改。
进度可视化
集成tqdm库，实时显示处理进度，尤其适合大规模数据集。

四、使用示例

假设需将hat改为helmet，person改为head：

设置参数：

input_path = "VOC2007/Annotations"  # XML文件夹路径
error_names = ['hat', 'person']      # 原始标签
correct_names = ['helmet', 'head']   # 修正后标签

运行脚本：
```
python modify_xml_labels.py
```

输出效果：

Processing XMLs: 100%|██████████| 200/200 [00:03<00:00, 62.3 files/s]

五、常见问题与优化建议

编码问题导致乱码
解决方案：在ET.parse()前用open(xml_path, encoding='utf-8')显式指定编码。
部分文件修改失败
排查方向：
- 检查XML是否符合PASCAL VOC格式（含<object><name>节点）
- 确认标签名称大小写一致（如Hat与hat不同）
性能优化
若处理超万级文件：
- 使用多进程加速（multiprocessing.Pool）
- 禁用tqdm进度条减少I/O消耗