LabelImg

最新推荐文章于 2025-05-14 10:07:15 发布

原创最新推荐文章于 2025-05-14 10:07:15 发布 · 1k 阅读

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下载之后，cmd进入LablImg目录，输入如下指令即可打开LabelImg

pyrcc4 -o resources.py resources.qrc
python labelImg.py

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LabelImg与CVAT：视觉数据标注工具全解析

优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。

06-21

7万+

LabelImg与CVAT：视觉数据标注工具全解析，人工智能，计算机视觉，大模型，AI，随着计算机视觉应用场景的不断拓展，对标注数据的需求日益增长，这也促使各类标注工具应运而生。其中，LabelImg 和 CVAT（Computer Vision Annotation Tool）凭借各自的优势，成为众多开发者和研究人员的常用工具。本文将对这两款工具进行全面解析，帮助读者深入了解它们的功能特性、使用方法以及适用场景。

labelImg-WINDOWS版

12-12

安装请使用，对应的Anaconda3-5.3.1-Windows-x86_64工具运行。

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图像数据集标注工具——labelimg

hylan的博客

06-22

1万+

labelimg是一个专门用于任务的图像标注工具（即只能对图像进行标注，实现“标注框——类标签”的对应关系）。

标注工具终极指南：LabelImg+YOLO格式转换全流程图解（数据处理丨人工智能丨深度学习丨计算机视觉丨CV丨YOLO目标检测丨神经网络）

2501_91798322的博客

05-14

1597

在目标检测项目中，标注效率和格式转换精度直接影响模型训练效果。本文将结合工业级实战经验，从环境搭建到分布式流水线全流程解析，附带Python全版本兼容代码和避坑指南，帮你打造高效标注闭环。

使用labelImg制作自己的数据集（VOC2007格式）用于Faster-RCNN训练

把岁月化成歌留在博客

01-02

3万+

一、数据集文件夹新建一个文件夹，用来存放整个数据集，或者和voc2007一样的名字：VOC2007 然后像voc2007一样，在文件夹里面新建如下文件夹：二、将训练图片放到JPEGImages 将所有的训练图片放到该文件夹里，然后将图片重命名为VOC2007的“000005.jpg”形式图片重命名的代码（c++，python，matlab），参考：http://blog.c...

labelimg

pyy的博客

10-15

391

【1】下载labelImg-master源码压缩包 https://github.com/tzutalin/labelImg 在原作者的github下载源码压缩包，解压可得到名为labelImg-master的文件夹，进入该文件夹，在空白处使用“Shift+鼠标右键”，进入当前目录的命令行窗口，依次输入下面语句即可打开软件。 pyrcc4 -o resources.py resources...

lableImg工具

william_hehe的博客

09-10

338

链接：https://github.com/wkentaro/labelme

labelImg.zip_labelimg_标注

07-15

2. **启动工具**：在命令行中运行`labelImg.py`，或者如果你使用的是Anaconda等环境，可以通过`python labelImg.py`命令启动。 3. **加载图像**：在`labelImg`的界面中，选择“Open Dir”打开包含图像的文件夹，或...

中文版LabelImg图像标注工具

最新发布

06-13

然而，原版 LabelImg 由 AlexeyAB 使用 Python 编写，基于 Qt 图形界面库开发，虽然界面简洁直观，但在处理中文路径和标签时存在局限性，这在标注中文语料时会带来不便。而你提到的这个经过特殊修改的版本，完美解决...

Labelimg中文版

05-19

官方的labelimg是英文版的界面，我这里通过修改字体包，将界面修改成了中文版，大家可以下载直接使用，再也不用担心英文的困扰了！LabelImg 是一个可视化的图像标定工具。Faster R-CNN，YOLO，SSD等目标检测网络所...

labelimg 在pycharm下使用，有关已经标注的一些数据集labelimg 在pycharm下使用，有关已经标注

02-07

LabelImg是一款常用的开源图像标注工具，特别适用于创建PASCAL VOC和YOLO格式的XML注释文件。PyCharm作为Python开发的IDE，以其强大的功能和易用性深受开发者喜爱。在PyCharm下使用LabelImg可以方便地管理和操作已经...

label_imgwindows_v1.8.0.zip(免安装可用)

10-17

label_imgwindows_v1.8.0.zip(免安装可用)label_imgwindows_v1.8.0.zip(免安装可用)

Label Image 打标签工具

11-23

Label Image 打标签工具，版本包括1.3,1.5, 1.7三个。

labelImg标图工具（可中文）

08-02

因为工作需要，标图规范早已确定包含中文，为了解决这一问题，自己进行了编译。代码就是官方的修改了一下，不公开。路径和标签均可含中文。

LabelImg可运行版本下载

04-26

LabelImg可运行的历史版本，非最新版，参考https://github.com/tzutalin/labelImg。使用方法：解压后，执行./labelimg.py命令

labelimg.zip

02-02

这是目标检测人工标注实用的标注工具，操作简单，打开即可使用。使用步骤如下： 1. 点击 Open Dir 按钮，进入数据集图片的路径成功后在右下角区域会出现图片的目录，可双击选择某张图片，也可按顺序一张张进行标注 2. 点击 Change Save Dir 按钮，选择保存生成的label文件的路径 3.点击 Create \nRectBox 按钮（快捷键为W），鼠标图标会变化，在图像上拖动即可生成一个框。然后会出现一个窗口让你选择框中对象的类别 4. 标注完一张图像后，点击 Save 按钮进行保存（生成对应的label文件） 5. 点击 Next Image 按钮，进入下一张图片的标注 6. 这个按钮可以对 label 的保存格式进行切换，有VOC与YOLO两种类型

安装labelimg

u013179116的专栏

07-12

107

pip install --user PyQt5 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ pip install --user pyqt5-tools -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ pip install --user lxml -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ pip install --user labelImg -i https://py

图片标注工具LabelImg使用教程

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Jesse_Mx的博客

12-13

18万+

前言我们知道，图片标注主要是用来创建自己的数据集，方便进行深度学习训练。本篇博客将推荐一款十分好用的图片标注工具LabelImg，重点介绍其安装以及使用的过程。在此感谢原作者在github所做的贡献，这款工具是全图形界面，用Python和Qt写的，最牛的是其标注信息可以直接转化成为XML文件，与PASCAL VOC以及ImageNet用的XML是一样的。Ubuntu源码安装由于Ubuntu系统自带p

LabelImg使用笔记

weixin_46625488的博客

11-06

3714

LabelImg是一个用于图像标注的开源工具，它提供了一个用户友好的图形界面，用于手动标记图像中的物体或区域，并生成相应的标注文件。这个工具通常用于计算机视觉和机器学习项目中，尤其是目标检测任务。

Labelimg

03-28

### LabelImg 工具简介 LabelImg 是一款基于 Python 和 Qt 的图形化图像标注工具，主要用于创建矩形框标注（bounding box），广泛应用于计算机视觉领域中的目标检测任务。它支持导出为 Pascal VOC XML 格式或其他常见格式的数据集文件。 --- ### 安装 LabelImg #### 1. 新建虚拟环境为了防止依赖冲突，建议先创建一个新的 Python 虚拟环境并激活[^2]： ```bash # 创建虚拟环境 (venv) python -m venv labelimg_env # 激活虚拟环境 source labelimg_env/bin/activate # Linux/MacOS labelimg_env\Scripts\activate # Windows ``` #### 2. 安装 LabelImg 可以通过 pip 或源码方式安装 LabelImg。以下是两种常见的安装方法： - **通过 pip 安装** ```bash pip install labelimg ``` - **通过源码编译安装** 如果需要自定义功能或最新版本，可以从 GitHub 上克隆项目并手动构建[^3]： ```bash git clone https://github.com/tzutalin/labelImg.git cd labelImg # 安装依赖项 pip install pyqt5 lxml # 编译资源文件 make qt5py3 # 执行程序 python labelImg.py ``` --- ### 启动与使用 LabelImg #### 1. 启动 LabelImg 完成安装后，可以直接运行以下命令启动软件[^1]: ```bash labelImg ``` 如果是从源码安装，则执行 `python labelImg.py` 即可。 #### 2. 基本操作流程 - **加载图片**: 点击菜单栏的 “Open Dir”，选择包含待标注图片的文件夹。 - **设置保存路径**: 点击 “Change Save Dir” 设置标签文件存储位置。 - **切换类别**: 在左侧下拉列表中选择当前对象所属类别。 - **绘制边界框**: 鼠标左键拖拽绘制矩形框，覆盖目标区域。 - **保存标注**: 绘制完成后点击键盘上的快捷键 Ctrl+S 或者点击菜单栏的 “Save”。更多高级功能可通过官方文档进一步学习。 --- ### 示例代码片段以下是一个简单的脚本用于验证 LabelImg 是否正常工作以及查看其默认配置参数： ```python import subprocess def check_labelimg(): try: result = subprocess.run(['labelImg', '--version'], capture_output=True, text=True) print(f"LabelImg Version: {result.stdout.strip()}") except FileNotFoundError: print("Error: LabelImg is not installed or the command 'labelImg' is not recognized.") check_labelimg() ``` --- ### 注意事项在实际应用过程中需要注意以下几点： - 图片分辨率应适配模型输入尺寸，过低可能导致标注精度下降。 - 对于大规模数据集，推荐批量处理以提高效率。 ---