比如将标注B改为bac

import os
import glob
from xml.etree.ElementTree import parse, Element
seq_dir = os.path.expanduser('./')#xml文件所在位置
img_files=glob.glob(seq_dir + '*.xml') 
for  file in files:
    dom = parse(img_file)  
    root = dom.getroot()
    # print(root)
    for obj in root.iter('object'):#name节点
        name = obj.find('name').text
        if name == 'B':
            name = 'bac'
        if name == 'C':
            name = 'cas'
        if name == 'A':
            name = 'pro'            
        obj.find('name').text = name #修改
        # print(name1)
    dom.write(img_file, xml_declaration=True)#将修改后的保存

在这里插入代码片1.可以参考百度al社区的这个帖子https://ai.baidu.com/forum/topic/show/942310
2。不过他说的太笼统了，我进行一下补充：
client_id、client_secret是EasyDL定制训练平台 - 应用列表创建apl的API Key，Secret Key

test.py中的labelImg数据目录只能是英文和数字，不能有汉字和其他符号，里面的数据是图片和xml放一起。
而且他的工程有点小问题，我是师兄帮忙调试的。把里面的easydl模块参考我的换一下就行了，稍微修改后easydl模块代码

#coding=utf-8
#baidu ai easydl toolkit by kooky126
import urllib.request
import configparser
import os
import json
import re
import time
import base64
import cv2
import glob
from xml.etree import ElementTree as ET

#初始化token
def inittoken():
	cf = configparser.ConfigParser()
	a = cf.read("easydl.conf")
	client_id = cf.get("token","client_id")
	client_secret = cf.get("token","client_secret")
	host = 'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id='+client_id+'&client_secret='+client_secret
	request = urllib.request.Request(host)
	request.add_header('Content-Type', 'application/json; charset=UTF-8')
	response = urllib.request.urlopen(request)
	content = response.read()
	if (content):
		date = json.loads(content.decode('utf-8'))
		if date['access_token']:
			with open("token.json","w") as f:
				json.dump(date,f)
			return date['access_token']
		else:
			return None
	else:
		return None

#取token
def gettoken():
	if os.path.exists('token.json'):
		with open('token.json') as f:
			data = json.load(f)
			expires = int(re.findall(r"\d{10}",data['access_token'])[0])
			if expires>int(time.time()):
				return data['access_token']
			else:
				return inittoken()
	else:
		return inittoken()

#缩小图像，长宽不超过max
def resize(img,max):
	heigth,width,_ = img.shape
	scale = 1.0
	if heigth>max or width>max:
		if heigth>width:
			nh = max
			scale = max/heigth
			nw = int(width*scale)
		else:
			nw = max
			scale = max/width
			nh = int(heigth*scale)
		return  cv2.resize(img, (nw,nh), interpolation=cv2.INTER_CUBIC),scale
	else:
		return img,scale

#增加单个样本
#dataset_id：easydl数据集id
#imgfile：图片文件路径
#xmlfile：标记xml文件路径
#name文件名：导入后平台显示的图片文件名，不要带jpg后缀
#max：max大于0且长或宽超过max时，会缩放图片，max为0时不缩放，保留原图
#append：easydl api里的参数，通常False就行
def addentity(dataset_id,dir,xmlfile,name,max=0,append=False):
	request_url = "https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/easydl/dataset/addentity"
	access_token = gettoken()
	imgfile=os.path.join(dir,name+".jpg")
	if not access_token is None:
		request_url = request_url + "?access_token=" + access_token
		scale = 1
		image = cv2.imread(imgfile)
		if max>0:
			image,scale = resize(image,max)
		h, w =image.shape[:2]
		_,buffer = cv2.imencode('.jpg', image)
		jpg64 = base64.b64encode(buffer)
		jpg_as_text = jpg64.decode("utf-8")
		req = {}
		req['entity_content']=jpg_as_text
		req['type'] = "OBJECT_DETECTION"
		req['dataset_id'] = dataset_id
		req['appendLabel'] = append
		req['entity_name'] = name+".jpg"
		tree = ET.parse(xmlfile)
		root = tree.getroot()
		objects = root.findall("object")
		subobjs = []
		for object in objects:
			name = object.find("name").text
			xmin = int(int(object.find("bndbox").find("xmin").text)*scale)
			ymin = int(int(object.find("bndbox").find("ymin").text)*scale)
			xmax = int(int(object.find("bndbox").find("xmax").text)*scale)
			ymax = int(int(object.find("bndbox").find("ymax").text)*scale)
			subobject = {}
			subobject['label_name'] = name
			subobject['left'] = xmin
			subobject['top'] = ymin
			subobject['width'] = int(xmax-xmin)
			subobject['height'] = int(ymax-ymin)
			subobjs.append(subobject)
		req['labels']=subobjs
		params = bytes(json.dumps(req),"utf8")
		request = urllib.request.Request(url=request_url, data=params)
		request.add_header('Content-Type', 'application/json')
		response = urllib.request.urlopen(request)
		content = response.read()
		data = json.loads(content.decode('utf-8'))
		return data
	else:
		return None

#批量增加样本
#dataset_id：easydl数据集id
#path：lableImg的数据目录
#max：max大于0且长或宽超过max时，会缩放图片，max为0时不缩放，保留原图
#append：easydl api里的参数，通常False就行
def addentitybatch(dataset_id,path,max=0,append=False):
	if os.path.exists(path):
		xmlfiles = glob.glob(os.path.join(path,"*.xml"))
		print(xmlfiles)
		for xmlfile in xmlfiles:
			dir,xmlfilename = os.path.split(xmlfile)
			name,_=os.path.splitext(xmlfilename)
			imgfile = xmlfile.replace("xml","jpg")
			res = addentity(dataset_id,dir,xmlfile,name,max,append)
			if not res is None:
				if "error_msg" in res:
					print("ERROR",res['error_msg'],xmlfile)
				else:
					print("OK",xmlfile)

labelImg标注图像的详细教程

一、 labelImg工具下载：

下载地址：https://pan.baidu.com/s/1hdT6bwttdH_Q-1X8SPr8nw 提取码: 5nxa。下载文件如图1-1.

图1-1

下载的labelImg.exe是编译好的可执行文件，因此直接将文件放在windows环境下，如图1-2，双击便可执行使用。

图1-2

二、 labelImg工具使用方法：

1. 双击labelImg.exe图标如图1-2，会出现如图1-3所示的背景黑色的窗口是终端界面（无需理会）和操作界面：
   
   图1-3

在labelImg窗口的左边，有一些操作的功能如表1-1所示：

为了方便操作功能的使用，表1-2罗列了一些快捷键。

三、 开始图像数据标注：

一般操作的顺序如图1-4：

1、 如图1-5，首先点击按钮“Open Dir”打开你要进行标注图像的文件夹，在右下角的“File List”会罗列出该文件夹中的所有图像文件，如果想要只打开一张图像，则点击“Open”按钮即可。然后点击“Change Save Dir”按钮选择标注生成的.xml文件保存路径。

2、 使用快捷键“W”或者点击“Create Rectbox”按钮，然后画框选取要标注的对象，尽量图像减小尺寸，框画好后会自动弹出“类别填写框”填写类别如图1-6所示；点击“OK”按钮后会显示你所填写的类别，如图1-7所示。如果想修改该类别，则可以选中该对象类别点击右键，选择修改或者删除。


3、 图像中所有需要被标注的对象均标注完之后，点击“Save”按钮，进行保存。最后在保存文件的路径下生成.xml文件，如图1-8所示，.xml文件的名称是和标注照片的名字一样，如果要修改已经标注过的图像，.xml中的信息会自动改变。

4、 可点击点击“Next Image”或者“pre image”按钮切换图像，重复上述2、3步骤进行标注。