目标检测标注工具labelImg使用方法

本文详细介绍了一款用于目标检测标注的工具LabelImg的使用方法。包括在Ubuntu系统下的下载、安装步骤,以及如何使用该工具进行多类别目标标注,直接生成XML文件。提供了快捷键操作指南,适用于深度学习和计算机视觉领域的数据预处理。

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       目标检测中,原始图片的标注过程是非常重要的,它的作用是在原始图像中标注目标物体位置并对每张图片生成相应的xml文件表示目标标准框的位置。然而博主转载的文章http://blog.youkuaiyun.com/u014696921/article/details/53353896中提到的标注工具虽然使用简单,但是无法在同一张图片中标注多个同类目标;并且其标注完成后只能生成对应的txt文件,需要借助一定的工具才能转化成相应的xml文件。本文介绍一款使用方便且能够标注多类别并能直接生成xml文件的标注工具——labelImg工具,并对其使用方法做一个介绍。

      本文仅针对ubuntu系统做使用介绍。

1、下载LabelImg

方式1:网址:点击打开链接 直接下载,下载后将labelImg-master.zip移动至home主文件夹下解压,得到LabelImg-master文件,打开后如下图所示。


方式2:使用git命令

git clone https://github.com/tzutalin/labelImg
 
下载后是自动在home目录下解压好的,文件名为LabelImg,里面的内容同上图。

2、安装


 
  1. $ sudo apt-get install pyqt4-dev-tools # 安装PyQt4
  2. $ sudo pip install lxml # 安装lxml,如果报错,可以试试下面语句
  3. $ sudo apt-get install python-lxml
然后打开终端,进入LabelImg目录后使用make编译


 
  1. cd LabelImg
  2. make all
完成
3、使用

在labelImg目录下使用终端执行

python labelImg.py
 
运行界面如下图

Demo Image

4、快捷键

Ctrl + u  加载目录中的所有图像,鼠标点击Open dir同功能
Ctrl + r  更改默认注释目标目录(xml文件保存的地址)
Ctrl + s  保存
Ctrl + d  复制当前标签和矩形框
space     将当前图像标记为已验证
w         创建一个矩形框
d         下一张图片
a         上一张图片
del       删除选定的矩形框
Ctrl++    放大
Ctrl--    缩小
↑→↓←        键盘箭头移动选定的矩形框

5、具体事项

想要修改图2中的标签类别内容(如默认的dog、person、cat等)则在主目录下data文件夹中的predefined_classes.txt文件中修改。

使用时,使用ctrl+u快捷键加载图片后,使用ctrl+r快捷键指定生成的xml文件的保存位置,然后开始按照类别将图片中的目标进行矩形框标注,每标注一个目标后软件自动弹出类别信息以供选择,在弹出的类别信息中选择对应的类别名称双击即可。当一张图片中各个类别所需要标注的目标全部标注后,点击保存按键或者使用ctrl+s快捷键保存就生成了相对应的xml位置信息文件,此时可以开始下一张图片的标注。

6、注意

现在github上更新的最新版本可能在某些使用较久的老电脑上无法使用,原因不知,如遇到新版本无法使用,请首先考虑使用labelImg的老版本使用,我们这里提供百度云地址。另外,老版本中在4当中提到的某些快捷键无法使用,请用鼠标点击使用相同功能。

老版本地址:http://pan.baidu.com/s/1b5qyke     密码:jkz0

<think>嗯,用户想了解如何使用LabelImg标注苹果图片的数据集。首先,我需要回忆一下LabelImg的基本使用步骤。记得LabelImg是一个图形化的图像标注工具,支持多种格式,比如PascalVOC和YOLO。根据引用[1]里的例子,他们提到了predefined_classes.txt文件,所以可能需要预先设置类别标签。 接下来,用户可能已经准备好苹果图片,但需要确认数据集的类型。引用[3]提到的是分类数据集,但用户要做目标检测,所以需要标注文件,而分类数据集没有这些。所以,用户需要确保图片是用于目标检测的,并且知道如何组织文件夹结构,比如创建Annotations和JPEGImages目录。 然后,安装LabelImg。根据引用[4],可能涉及使用pip安装,或者从GitHub克隆仓库。需要提醒用户安装步骤,包括依赖项如PyQt5和lxml。可能还需要提到不同操作系统的安装方法,比如在Ubuntu上需要安装Qt5。 设置类别部分,引用[1]中的predefined_classes.txt是关键。用户需要在这个文件中列出所有苹果相关的标签,比如“apple_scab”或“healthy_apple”。这里需要指导用户正确编辑这个文件,每行一个类别。 打开图片并标注时,需要说明快捷键的使用,比如用W创建边界框,Ctrl+S保存。同时,保存后的XML文件应该存放在Annotations文件夹里,图片在JPEGImages里。需要提醒用户检查标注是否正确,有没有漏标或框不准的情况。 数据集划分方面,用户可能需要将数据分成训练集、验证集和测试集。这里可以建议使用脚本或手动分类,确保路径正确。 最后,结合引用[4]的教程链接,用户可能需要更详细的步骤或可视化指导,所以提供参考链接会很有帮助。同时,用户可能遇到的问题,比如标签文件无法保存,或者类别不显示,需要给出解决方法,比如检查文件权限或重新加载类别文件。 可能用户还关心标注后的数据集如何用于训练,比如YOLOv5,所以可以简要提及转换格式的步骤,但根据问题,重点还是标注过程。需要确保回答覆盖所有必要步骤,清晰易懂,避免使用复杂术语,让新手也能跟随操作。</think>### 使用LabelImg标注苹果图片的步骤教程 #### 1. **数据集准备** - **图像文件组织**:将所有苹果图片存放在统一文件夹中(如`JPEGImages`),建议使用`.jpg`格式[^1][^3]。 - **创建标注文件夹**:新建`Annotations`文件夹用于存放生成的XML标注文件[^4]。 - **类别定义**:在LabelImg根目录的`data/predefined_classes.txt`中预定义标签(例如`healthy_apple`, `apple_scab`等),每行一个类别。 #### 2. **安装LabelImg** ```bash # 通过pip安装(推荐) pip install labelImg # 或从源码安装 git clone https://github.com/tzutalin/labelImg.git cd labelImg && pip install -r requirements.txt ``` #### 3. **启动与界面操作** - **启动工具**:终端输入`labelImg`打开软件。 - **快捷键说明**: - `W`:激活矩形标注框 - `Ctrl+S`:保存当前标注 - `D`/`A`:切换下一张/上一张图像 - `Ctrl+R`:设置标注文件存储路径 #### 4. **标注流程** 1. 点击`Open Dir`选择苹果图片文件夹(`JPEGImages`)。 2. 点击`Change Save Dir`设置标注文件保存路径(`Annotations`)。 3. 按`W`绘制边界框,框选苹果或病害区域,输入对应类别标签。 4. 标注完成后按`Ctrl+S`生成XML文件,格式示例如下: ```xml <object> <name>apple_scab</name> <bndbox> <xmin>100</xmin> <ymin>80</ymin> <xmax>300</xmax> <ymax>400</ymax> </bndbox> </object> ``` #### 5. **数据集验证与划分** - **检查标注一致性**:使用`Next Image`/`Prev Image`遍历图片,确认边界框与标签匹配。 - **划分训练集/验证集**:建议按比例(如8:1:1)将数据分为`train`、`val`、`test`子集。 #### 6. **常见问题解决** - **标签未显示**:检查`predefined_classes.txt`是否保存为UTF-8编码。 - **标注文件丢失**:确认保存路径权限可写,避免使用中文路径。 - **多类别标注**:对复合型病害(如同时存在锈病和黑斑病),需分别框选并标注
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