text: #!/usr/bin/python
  # coding: utf-8
  
  import sys
  import os
  import glob
  import dlib
  
  # 対象フォルダの画像の特徴点認識用xmlのひな形を出力
  # trainDetect.pyで作成した物体認識結果を利用
  # 認識したい特徴点を番号で指定<mark>
  #  ./landmarkXml.py <svmファイル> <対象フォルダ> > landmark.xml
  
  print("<?xml version=\'1.0\' encoding=\'ISO-8859-1\'?>")
  print("<?xml-stylesheet type=\'text/xsl\' href=\'image_metadata_stylesheet.xsl\'?>")
  print("<dataset>")
  print("<name>landmark</name>")
  print("<comment></comment>")
  print("<images>")
  
  detector = dlib.simple_object_detector(sys.argv[1])
  
  mark=[0,1,2,3,4,5,6,7]
  
  for f in glob.glob(os.path.join(sys.argv[2], "*.jpg")):
          img = dlib.load_rgb_image(f)
          dets = detector(img, 1)
          if len(dets)>0:
              # 物体検出
              d=dets[0]
              # xml出力
              print("\t<image file=\'"+"{}".format(os.path.relpath(f,os.path.join(sys.argv[2],"../")))+"\'>")
              print("\t\t<box top=\'{}\' left=\'{}\' width=\'{}\' height=\'{}\'>".format(d.top(),d.left(),d.width(),d.height()))
              for p in mark:
                  print("\t\t\t<part name=\'{0:02d}\'".format(p)+" x=\'{}\' y=\'{}\'/>".format(0,0))
              print("\t\t</box>")
              print("\t</image>")
  
  print("</images>")
  print("</dataset>")
  