Yolo_Label：专为YOLO算法设计的高效图像标注工具
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/yo/Yolo_Label Yolo_Label是一款基于Qt框架开发的开源图像标注工具，专门为YOLO（You Only Look Once）系列目标检测算法设计。该项目由developer0hye开发，旨在简化YOLO模型训练过程中的数据标注工作，提供更加便捷高效的用户体验。
项目架构与技术特点
Yolo_Label采用C++语言开发，基于Qt框架构建图形用户界面。项目包含以下核心文件：
- mainwindow.h/cpp：主窗口界面实现
- label_img.h/cpp：图像标注核心功能
- main.cpp：程序入口点
- mainwindow.ui：界面布局文件
创新的标注方式
与传统的拖拽标注方式不同，Yolo_Label采用了"双击左键"的标注方法，这种设计大大减轻了用户手腕的疲劳感，特别适合长时间进行大规模数据标注工作。
多平台支持
项目支持Windows、Ubuntu和macOS三大主流操作系统，用户可以根据自己的系统环境选择相应的安装方式。
快速使用指南
环境准备与安装
Windows用户： 下载预编译的二进制文件，解压后直接运行YoloLabel.exe即可使用。
Ubuntu用户： 下载对应的tar包，解压后安装必要的依赖库，然后运行YoloLabel.sh启动程序。
macOS用户： 需要从源码编译，使用qmake和make命令构建项目，然后运行生成的应用程序。
数据集准备
- 将需要标注的图片（支持.jpg、.png格式）放入一个目录中
- 创建对象名称文件（.txt或.names格式），每行一个对象名称
- 运行Yolo_Label程序
标注流程
- 点击"Open Files"按钮，选择包含图片的目录和对象名称文件
- 使用双击左键的方式在目标对象上创建边界框
- 通过快捷键或界面按钮进行保存和切换图片
快捷键系统
Yolo_Label提供了一套完整的快捷键系统，让标注工作更加高效：
- A键：保存并切换到上一张图片
- D键、空格键：保存并切换到下一张图片
- S键：切换到下一个标签
- W键：切换到上一个标签
- O键：打开文件
- V键：可视化类别名称
- Ctrl + S：保存当前标注
- Ctrl + C：删除图片中所有现有的边界框
- Ctrl + D：删除当前图片
鼠标操作
- 右键点击：删除当前聚焦的边界框
- 滚轮向下：保存并切换到下一张图片
- 滚轮向上：保存并切换到上一张图片
示例数据
项目中提供了丰富的示例数据，包括袋鼠和浣熊的图片数据集：
这些示例数据展示了Yolo_Label在实际应用中的效果，用户可以参考这些示例来了解工具的使用方法。
项目优势
用户体验优化
通过创新的双击标注方式和精心设计的快捷键系统，Yolo_Label显著提升了标注工作的效率和舒适度。
格式兼容性
工具直接支持YOLO格式的数据导出，确保标注结果能够无缝对接YOLO模型的训练流程。
开源特性
作为开源项目，Yolo_Label欢迎开发者贡献代码和改进建议，共同完善这个实用的工具。
应用场景
Yolo_Label适用于多种场景：
- 学术研究：为计算机视觉研究提供高质量的标注数据
- 工业应用：在实际项目中为YOLO模型准备训练数据
- 教育培训：帮助学生理解目标检测和图像标注的基本概念
总结
Yolo_Label是一款专注于YOLO算法需求的图像标注工具，通过创新的交互设计和完整的功能支持，为计算机视觉领域的研究者和开发者提供了高效便捷的数据标注解决方案。无论是学术研究还是工业应用，Yolo_Label都能成为您得力的助手。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
