LabelImg(目标检测标注工具)的安装与使用教程

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了LabelImg(目标检测标注工具)的安装与使用教程。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

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目录

什么是labelimg

安装labelimg

初识labelimg 

labelimg的快捷键

标注结果展示

1 VOC

2 YOLO 

labelimg.exe的存放位置

写在结尾


什么是labelimg

        labelimg是一款开源的图像标注工具,标签可用于分类和目标检测,它是用python写的,并使用Qt作为其图形界面,简单好用(虽然是英文版的)。其注释以 PASCAL VOC格式保存为XML文件,这是ImageNet使用的格式。此外,它还支持 COCO数据集格式。


安装labelimg

        在cmd输入以下命令

pip install labelimg -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

然后等待其自动帮你安装labelimg以及lxml和pyqt5(下图由于笔者已经安装过了,就不重新卸载安装了) 

安装labelimg,深度学习,目标检测,计算机视觉,深度学习,人工智能,python

结束后,在cmd中输入labelimg

labelimg

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        等一会会就会出现labelimg页面


初识labelimg 

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英文解释如下: 

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打开后,我们自己设置一下

        在View中勾选Auto Save mode 

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接下来我们打开需要标注的图片文件夹 

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并设置标注文件保存的目录(上图中的Change Save Dir) 

        接下来就开始标注,画框,标记目标的label,然后d切换到下一张继续标注,不断重复重复

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labelimg的快捷键

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        笔者一般使用W和D ,这里大家可以去试试,用上快捷键后,标注速度肯定会得到提升。

标注结果展示

1 VOC

        这里,笔者将文件保存的目录设置到了图片目录,大家可以自己去设置 

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由于笔者是用PASCAL VOC格式,其最终保存为XML文件

以记事本打开,内容如下,有许多信息(图片大小、通道数、标签名称、选框位置的参数

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标注完后,生成的xml文件就可以方便后续的xml_to_csv以及转换为tfrecord文件了。 

2 YOLO 

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主要改成YOLO即可,后续操作与上述一样。

生成文件如下

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一个名为“classes.txt”的文件也保存到该文件夹​​中。

①“classes.txt”定义了你的 YOLO 标签所引用的类名列表。 

②具体的标注文件中每一行表示一个目标,以空格进行区分,分别表示目标的类别id,归一化处理之后的中心点x坐标、y坐标、目标框的w和h

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        完成后可进行后续的yolo训练方面的操作。 

labelimg.exe的存放位置

        使用everything软件查找labelimg

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可以发现一般其安装在你Scripts目录下, 

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写在结尾

        本篇文章主要是方便大家安装labelimg以及使用labelimg的一些小技巧,在目标检测上面,在标注图片上面,了解一些labelimg及其使用还是很有必要的。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-778381.html

到了这里,关于LabelImg(目标检测标注工具)的安装与使用教程的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

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