开源项目 OpenLabeling 使用指南

开源项目 OpenLabeling 使用指南

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/op/OpenLabeling

1. 项目目录结构及介绍

OpenLabeling/
├── images/                    # 存放待标注的图像文件夹
├── bbox_txt/                  # 自动生成的边界框标签文件存储位置
├── class_list.txt             # 类别列表文件，用于定义目标类别
├── keyboard_usage.jpg         # 键盘使用指南图片
├── run.py                     # 主运行脚本，启动GUI界面进行标注工作
├── README.md                  # 项目说明文档，包含了快速入门指南和功能描述
├── LICENSE                    # 许可证文件，使用Apache-2.0协议
└── ...                        # 可能还包含其他如版本控制、文档等额外文件或文件夹

• images: 用户需将待标注的图片放入此文件夹。
• bbox_txt: 程序将自动生成或编辑的标注文件保存在此目录，遵循YOLO所需的格式。
• class_list.txt: 必须创建或编辑以列出所有可能的目标类别。
• run.py: 关键执行文件，启动界面进行交互式图像标注。
• README.md: 包含了快速开始步骤和其他重要信息。

2. 项目的启动文件介绍

• run.py
  • 此脚本是项目的入口点，通过执行它，用户可以启动图形用户界面(GUI)来开始图像的标签工作。无需手动配置复杂的参数，简化了用户的操作流程。
  • 启动命令示例：在项目根目录下运行 python run.py。

3. 项目的配置文件介绍

• class_list.txt
  • 功能：这个简单的文本文件是项目的核心配置之一，用于定义你的模型在训练时将要识别的所有对象类别。
  • 格式：每行一个类别名称，不带编号或其他特殊符号，例如：

    person
    car
    dog
    

  • 重要性：正确维护这个文件对确保生成的标签数据能够正确映射到模型的预测类至关重要。

请注意，除了这些核心部分外，实际项目中可能还有其他配置选项或环境设置需求，但根据提供的信息，上述三个部分是直接与项目运作密切相关的基础元素。确保在使用前安装必要的Python库（如OpenCV）并正确配置上述文件是成功运行此工具的关键。

OpenLabeling OpenLabeling：一个开源的图像和视频标注工具，支持多种标注格式，如PASCAL VOC、YOLO等，用于机器学习和计算机视觉领域的数据标注。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/op/OpenLabeling