YOLOV5目标检测---labelimg图片标注工具(1)_yolo标注软件

本文介绍了使用labelimg这款开源数据标注工具进行YOLOV5目标检测的数据准备工作,包括标签格式、安装步骤和使用教程,特别强调了在Windows系统中的操作方法和标注设置。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >


前言:在使用YOLO训练自己模型的时候首先要学会对数据进行处理,这里介绍一个常用的本地打标签工具labelimg,如果不想按照的话也可以使用在线标签工具,因为害怕数据泄露,所以本人一直使用的是本地工具进行打标签。在线标注工具网站:https://www.makesense.ai/
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目录结构

### 推荐适合YOLO模型使用的图片标注工具 #### YOLO专用标注工具AutoLabel 此工具提供了完整的YOLO工作流程支持,涵盖了从图像标注到最终模型导出的一条龙服务。对于希望简化整个机器学习管道的人来说非常有用。除了基本的图像标注外,还具备视频抽帧以及窗口采集等功能来生成所需的图像素材[^1]。 ```python # 示例:使用AutoLabel进行简单操作(伪代码) from autolabel import LabelTool tool = LabelTool() images_folder_path = "path/to/images" labels_output_path = "path/to/output_labels" # 开始标注过程 tool.start_labeling(images_folder_path, labels_output_path) ``` #### 数据标注利器——Yolo_mark 作为专门为YOLO目标检测算法定制的数据处理软件,Yolo_mark不仅能让用户轻松完成大量样本标记的工作;而且其简易友好的图形化界面也大大降低了初次使用者的学习成本。通过这个平台可以迅速建立起高质量的小型至大型规模数据集合[^2]。 ```bash # 安装并启动Yolo_mark (基于Linux环境下的命令行指令) $ git clone https://gitcode.com/open-source-toolkit/11b29.git $ cd 11b29 $ python yolo_mark.py ``` #### 简单易用的YOLO格式查看器 如果仅需一个轻量级的应用程序用来浏览已有的YOLO格式标签文件,则可以选择这款由Qt构建而成的小工具。它允许用户指定两个目录路径分别指向包含原始照片及其对应的TXT描述文档的位置,并能在界面上直观展示出各个对象所在的边界框位置[^3]。 ```cpp // C++片段展示了如何加载一张带有YOLO标签信息的照片(假设已经安装好了相应库) #include <QImage> #include <QString> void loadAndDisplayLabeledImage(const QString& imagePath, const QString& labelPath) { QImage img(imagePath); // 假设这里实现了读取labelPath中的YOLO坐标并将它们绘制在img上的逻辑 } ```
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