零基础学会labelimg：图像标注第一课

快速体验

1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
2. 输入框内输入如下内容：

   制作一个面向新手的labelimg教学项目，包含：1) 图文并茂的安装指南 2) 界面元素详细说明 3) 基础标注步骤演示 4) 常见错误及解决方法 5) 练习用简单图像数据集。使用最简明的语言和大量截图说明。

3. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果

最近想入门计算机视觉，发现图像标注是绕不开的基础技能。作为纯小白，记录下用labelimg完成第一个标注项目的过程，希望能帮到同样刚起步的朋友。

1. 为什么选择labelimg

• 简单直观：开源免费，界面像画图软件一样容易上手
• 通用格式：支持PASCAL VOC和YOLO两种主流标注格式
• 跨平台：Windows/macOS/Linux都能运行

2. 三步完成安装

1. 安装Python（推荐3.7+版本）
2. 命令行执行 pip install labelImg
3. 输入 labelImg 启动软件

3. 界面功能速览

• 左侧工具栏：选框/多边形/缩放等标注工具
• 右侧文件树：图片目录和标注文件管理
• 底部状态栏：显示当前标注进度和快捷键提示

4. 标注实战五步法

1. 点击"Open Dir"导入图片文件夹
2. 按W键激活矩形标注工具
3. 框选目标后输入类别名称
4. 使用Ctrl+S保存XML标注文件
5. 按D键快速切换下一张图片

5. 新手常见坑点

• 路径问题：建议全英文路径，避免中文目录
• 保存遗漏：标注后务必手动保存，自动保存可能失效
• 格式混淆：团队协作前统一确认VOC/YOLO格式

6. 练习数据集推荐

• 自制：手机拍摄10张包含杯子/键盘的日常照片
• 公开：PASCAL VOC官网的aeroplane子集（约50张）

7. 效率提升技巧

• 快捷键：空格标记已标注，A/D前后翻页
• 批量处理：用"Next Image"自动跳转未标注图片
• 预置标签：编辑data/predefined_classes.txt文件

8. 标注质量自查

• 框体是否紧密贴合目标边缘
• 同类物体是否使用统一标签
• 是否漏标小目标或被遮挡物体

最后安利下最近发现的InsCode(快马)平台，可以直接在浏览器里运行Python环境，还能一键部署标注结果展示页。像我这样的配置苦手终于不用折腾环境了，特别适合快速验证想法。他们的AI辅助功能对生成标准标注代码也很有帮助，值得试试看。

快速体验

1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
2. 输入框内输入如下内容：

   制作一个面向新手的labelimg教学项目，包含：1) 图文并茂的安装指南 2) 界面元素详细说明 3) 基础标注步骤演示 4) 常见错误及解决方法 5) 练习用简单图像数据集。使用最简明的语言和大量截图说明。

3. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果