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labelImg使用教程-标注工具labelimg图片目标检测标签-深度学习

来源:刀刀网
目标标注工具labelimg安装和使用方法教程

目录大纲

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本人环境: (1)前言: (2)安装

A. 已经顺利安装anaconda,并且顺利换源

B. 并未及时更换国内源的,或者只有安装了python和pip的 C.啥也木有,可以直接安装编译好的exe文件 (3)基础使用 A.基本功能和使用方法 B.快捷键

C.制作自己的数据集详细过程

本人环境: • •

win10

anaconda(已切换国内源)

如果有anaconda安装问题和换源问题,可以参见https://blog.csdn.net/weixin_42237113/article/details/104366282 (1)前言:

用于深度网络训练的数据集做标注的方法和工具有好多,像Labelme、label

Img、yolo_mark、Vatic、Sloth等等,此处暂时只介绍其中的一种标注工具:labelImg

LabelImg是一个图形图像标注工具。它是用Python编写的,并使用Qt作为其图形界面。

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YOLO格式。

对于一些目标检测算法例如说yolo,faster-rnn等都是非常友好,自己标注样后可以直接训练,所以强烈推荐。

(2)安装

网上很多都是前几年的博文,感觉很多都是过时的,安装半天还特别麻烦。所以希望给出几个最简单的方法安装:

A. 已经顺利安装anaconda,并且顺利换源

因为我早已安装了anaconda,相应的其他需要支持的安装包都是默认安装了的(如果没有安装好的话,他会帮你安装),所以如果是国内的源的话,安装非常方便,可以直接:

1 pip install labelimg

以下附上一个新的虚拟环境的安装过程: (可以看到,只是有必须的一些安装包,什么也木有)

直接安装

可以看到labelimg所需要的支持安装包PyQt5-sip-12.8.0、 lxml-4.5.1 、pyqt5-5.15.0都已经后续帮你安装好了。

B. 并未及时更换国内源的,或者只有安装了python和pip的

可以参见 https://zhuanlan.zhihu.com/p/90832346

C.啥也木有,可以直接安装编译好的exe文件

下载地址:链接: 链接:https://pan.baidu.com/s/1bk9MhpRj9k-A_RTfdnULbA 提取码:cjc3

下载的文件是编译好的,可执行的labelImg.exe文件。直接将文件放在windows环境下,双击可执行。

注意:

保存路径不要有中文;

另外如果出现闪退现象无法使用(有的电脑上可以运行,有些确实有点问题, 原因不详),建议尝试A方案

(3)基础使用

A.基本功能和使用方法

界面介绍:

启动:直接在cmd命令中输入labelimg(下载exe文件的直接双击)

选择图片位置:点击opendir(参见界面介绍相关按钮,下同) -> 选择图片所在位置的文件夹

选择保存位置:点击change save dir(相关按钮参见上面界面介绍相关按钮,下同) -> 选择图片所在位置的文;

最重要的一步,一定设置自动保存: view -> auto save mode 标注:

默认是yolo格式,可以自行选择,参见界面介绍相关XML格式选择按钮 点击 create\\nrectbox -> 选定特定目标位置进行标注 ->

在labelimg弹窗中输入想要标注的类别(参见下图)并enter确认->

在右侧生成相关标注好的标注类别和信息列表(没有勾选的自动保存的需要点击保存)->

在选定位置就会生成自动标注的样本(xml文件名称和图片名称相同),后续可以自动调整、增删bounding box大小

-> 点击next image进行下一图片标注,循环即可 -> 关闭labelimg窗口即可退出

相关生成的标注信息如下所示

B.快捷键

在labelImg窗口的左边,有一些操作的功能,其中:“Open”是打开单个图像, “Open Dir” 打开文件夹,\"Change Save Dir\" 1 “Verify Image”校验图像,“Save” 2 3 保存图像,“Create RectBox”画标注框一个,“Duplicate RectBox”重复标注框, 4 “Delete RectBox”删除标注框,“Zoom In” 5 6 放大图像,“Zoom Out” 缩小图像,“Fit Window”图像适用窗口, 7 “Fit Width”图像适应宽度。 8 9 当然,使用操作按钮不是很方便,下面介绍一些快速的快捷键。 快捷键 ctrl +Q ctrl + o ctrl + u ctrl + r ctrl + s ctrl + L ctrl + J ctrl + D ctrl + H ctrl + A 功能 退出软件 openfile openDir ChangeSaveDir 保存 boxlineColor move and edit Boxes 复制框 隐藏所有的框 显示所有的框 快捷键 ctrl - ctrl + = ctrl + F ctrl + E ctrl + shift + o ctrl + shift + s ctrl + shift + F d a space 功能 缩小 原始大小 fitwindow 编辑标签 打开的文件夹只显示.xml文件 图像保存的路径,“Next Image” 切换到下一张图像,“Prev Image”切换到上一张图像, fitWidth nextImg preImg 标记当前图片已标记 ctrl + Delete 放大 删除框 w 画框 C.制作自己的数据集详细过程

以我自己制作yolo数据集(VOC2007)格式为例,说明 1.首先自己在特定目标下,新建几个特定特定文件夹

Annotations:标注信息xml文件存放位置 JPEGImages:原始图片位置

ImageSets:生成相应图片信息txt文件位置(这个可以不用管) voc2yolo.py:将图片保存成txt格式脚本(可以不用管)

2 打开labelimg,使用opendir打开JPEGImages文件夹, 使用change savedir 打开Annotations 3 设置自动保存

4 按照自己的分类,标注图片并且生成相关bounding box信息

5.运行voc2yolo.py生成相应文本文件, 之后就制作完了自己的特定数据集

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