3分钟搞定千张图像标注：LabelImg批量处理功能全攻略
【免费下载链接】labelImg 
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/labe/labelImg
你还在为大量图像标注任务耗费数小时吗？还在担心标注效率低下影响AI模型训练进度吗？本文将带你全面掌握LabelImg的批量处理功能，让你在3分钟内完成原本需要数小时的图像标注工作。读完本文，你将学会如何设置预定义类别、使用快捷键提升效率、批量导入导出标注数据，以及处理常见问题的实用技巧。
LabelImg是一款开源的图像标注工具，采用Python编写并使用Qt构建图形界面，支持PASCAL VOC、YOLO和CreateML等多种标注格式。通过本文介绍的批量处理技巧，即使是新手也能轻松应对大规模图像标注任务。
一、快速安装与配置
1.1 简易安装（推荐）
对于Linux系统用户，只需通过pip命令即可快速安装LabelImg：
pip3 install labelImg
labelImg
如果你需要直接处理特定目录的图像并加载预定义类别文件，可以使用以下命令：
labelImg [IMAGE_PATH] [PRE-DEFINED CLASS FILE]
1.2 从源码构建
如果需要最新版本或进行自定义修改，可以从源码构建LabelImg。以Ubuntu系统为例：
# 安装依赖
sudo apt-get install pyqt5-dev-tools
sudo pip3 install -r requirements/requirements-linux-python3.txt
# 构建并运行
make qt5py3
python3 labelImg.py
1.3 预定义类别设置
为了提高标注效率，建议提前配置常用类别。编辑数据/predefined_classes.txt文件，每行添加一个类别名称，例如：
cat
dog
car
person
这样在标注过程中就可以直接选择预定义的类别，避免重复输入。
二、批量标注核心技巧
2.1 批量导入图像
启动LabelImg后，使用以下方法导入多个图像：
- 点击菜单栏的"文件" -> "打开目录"，选择存放图像的文件夹
- 使用快捷键
Ctrl + u快速加载目录中的所有图像
导入后，图像将显示在左侧文件列表中，方便快速切换。
2.2 高效标注快捷键
掌握以下快捷键可以显著提高标注速度：
| 快捷键组合 | 功能描述 |
|---|---|
Ctrl + u | 加载目录中的所有图像 |
Ctrl + r | 更改标注文件保存目录 |
Ctrl + s | 保存当前标注 |
Ctrl + d | 复制当前标注框 |
d | 下一张图像 |
a | 上一张图像 |
w | 创建矩形框 |
del | 删除选中的标注框 |
↑→↓← | 微调标注框位置 |
2.3 批量处理工作流
推荐的批量标注流程：
- 准备好图像文件夹和预定义类别文件
- 使用
labelImg [图像目录] [类别文件]命令启动 - 对第一张图像进行标注：
- 使用
w创建矩形框并选择类别 - 完成后按
Ctrl + s保存 - 按
d切换到下一张图像
- 使用
- 对于相似图像，使用
Ctrl + d复制标注框并调整位置和大小
三、标注格式与批量导出
3.1 格式切换
LabelImg支持多种标注格式，可通过工具栏上的按钮切换：
- PascalVOC：默认格式，生成XML文件
- YOLO：生成TXT文件，适用于YOLO系列模型
- CreateML：适用于苹果CreateML平台
切换到YOLO格式时，会自动在图像目录生成"classes.txt"文件，记录类别信息。
3.2 批量导出与验证
标注完成后，所有标注文件会自动保存到指定目录。你可以通过以下步骤验证标注结果：
- 将标注文件与图像放在同一目录
- 点击"文件" -> "打开目录"，选择图像文件夹
- 在"视图"菜单中选择"显示标签"，查看标注框是否正确显示
四、常见问题解决
4.1 类别不显示问题
如果预定义类别没有加载，可尝试以下方法：
- 点击"菜单" -> "文件" -> "重置所有设置"
- 或者删除配置文件：
rm ~/.labelImgSettings.pkl - 重新启动LabelImg并加载类别文件
4.2 提高标注准确性
- 使用
Ctrl++和Ctrl--缩放图像，精确定位目标 - 利用方向键微调标注框位置
- 对于相似目标，使用
Ctrl + d复制标注框后微调，提高一致性
五、高级应用：标注结果转换
LabelImg提供了工具可以将标注结果转换为CSV格式，便于数据分析和导入其他系统。使用方法：
python tools/label_to_csv.py
该工具会将指定目录的标注文件转换为CSV格式，包含图像路径、类别、标注框坐标等信息。
六、总结与下一步
通过本文介绍的方法，你已经掌握了LabelImg的批量标注技巧，能够显著提高图像标注效率。关键要点包括：
- 提前配置预定义类别文件
- 熟练使用快捷键进行操作
- 采用"创建-复制-调整"的高效工作流
- 正确设置标注格式以适应后续模型训练
下一步，你可以尝试将LabelImg与其他工具结合使用，例如使用Label Studio处理更复杂的标注任务，或开发自定义脚本自动化重复操作。
希望本文能帮助你更高效地完成图像标注工作，让AI模型训练流程更加顺畅！
【免费下载链接】labelImg 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/labe/labelImg
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
