參考鏈接：LabelImg

labelImg 使用教程

• • LabelImg簡介
  • LabelImg安裝
  • LabelImg用法
  • • 步驟（PascalVOC）
    • 步驟（YOLO）
    • 創建預定義的類
    • 熱鍵
    • • 驗證圖片
      • 設置困難識別對象
    • 相關項目
  • 實際操作

LabelImg簡介

LabelImg是圖形圖像注釋工具。

它是用Python編寫的，并將Qt用于其圖形界面。

批注以PASCAL VOC格式（ImageNet使用的格式）另存為XML文件。此外，它還支持YOLO格式

LabelImg安裝

安裝請參考：VOC數據集圖片標注工具labelImg簡介、安裝、使用方法詳細攻略（windows） PyQt4、PyQt5

LabelImg用法

步驟（PascalVOC）

按照上面的說明進行構建和啟動。

在菜單/文件中單擊“更改默認保存的注釋文件夾”

點擊“打開目錄”

點擊“創建RectBox”

單擊并釋放鼠標左鍵以選擇一個區域來標注矩形框

您可以使用鼠標右鍵拖動矩形框來復制或移動它

注釋將保存到您指定的文件夾中。

您可以參考以下熱鍵來加快工作流程。

步驟（YOLO）

在data/predefined_classes.txt定義在您的訓練中使用的類的列表。

按照上面的說明進行構建和啟動。

在工具欄中的“保存”按鈕下方，單擊“ PascalVOC”按鈕以切換為YOLO格式。

您可以使用Open / OpenDIR處理單個或多個圖像。完成單個圖像后，單擊“保存”。

YOLO格式的txt文件將以與您的圖片相同的名稱保存在同一文件夾中。名為“ classes.txt”的文件也被保存到該文件夾??。“ classes.txt”定義您的YOLO標簽所引用的類名稱的列表。

注意：

• 標簽列表在處理圖像列表的過程中不得更改。保存圖像時，classes.txt也將被更新，而以前的注釋將不被更新。
• 保存為YOLO格式時，請勿使用“默認類別”功能，否則將不會引用該功能。
• 當保存為YOLO格式時，“困難”標志將被丟棄。

創建預定義的類

您可以編輯 data / predefined_classes.txt 以加載預定義的類

熱鍵

快捷鍵功能

Ctrl + u	從目錄加載所有圖像
Ctrl + R	更改默認注釋目標目錄
Ctrl + s	儲存
Ctrl + d	復制當前標簽和矩形框
space	將當前圖像標記為已驗證
w	創建一個矩形框
d	下一張圖片
a	上一張圖片
del	刪除選定的矩形框
Ctrl ++	放大
Ctrl–	縮小
↑→↓←	鍵盤箭頭移動選定的矩形框

驗證圖片

當按下空格鍵時，用戶可以將圖像標記為已驗證，然后將顯示綠色背景。在自動創建數據集時使用此功能，然后用戶可以瀏覽所有圖片并標記它們，而不用對其進行注釋。

設置困難識別對象

困難字段設置為1表示該對象已被注釋為“困難”，例如，清晰可見但在不大量使用上下文的情況下很難識別的對象。根據您的深度神經網絡實現，您可以在訓練期間包括或排除困難對象。

相關項目

ImageNet Utils下載圖像，創建標簽文本以進行機器學習等

使用Docker運行labelImg

生成PASCAL VOC TFRecord文件

基于Nick Roach（GPL）圖標的App圖標

在vscode中設置python開發

該項目在iHub平臺上的鏈接

實際操作

先準備好兩個文件夾，一個存放已經采集好的圖片，另一個存放準備標定后的xml文件，并修改data文件夾下的predefined_classes.txt類文件（我這里只設置一個類 ）并保存：

在LabelImg文件夾右鍵控制臺運行python labelImg.py啟動程序：

點擊open dir，選擇我們存放圖片的文件夾，然后再選擇我們準備存放xml文件的文件夾：
（注意：打開已有標注的文件夾時，務必保證里面有class.txt文件，否則程序將崩潰）

然后點擊Create/nRectBox或按快捷鍵W開始畫框：

選擇目標類別并點擊ok

標完后點擊Next Image或按快捷鍵D切換到下一張圖片

當一張圖片標記完成后，會在一開始我們設置存儲xml文件的文件夾下生成一個xml文件：

打開可觀察里面的內容：

總結

以上是生活随笔為你收集整理的labelImg 使用教程 图像标定工具的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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