LabelImg：简洁高效的图像标注工具和下载

LabelImg：简洁高效的图像标注工具和下载

在计算机视觉领域，图像标注是一个至关重要的步骤，尤其是在目标检测、图像分类等任务中，标注准确的数据集是训练高效模型的基础。而在众多数据标注工具中，LabelImg 以其简单直观的界面、强大的功能，成为了许多开发者和研究人员的首选。

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什么是 LabelImg？

LabelImg 是一款基于 Python 和 Qt 开发的图像标注工具，广泛应用于目标检测和物体识别任务。它支持多种标注格式输出，包括 PASCAL VOC 和 YOLO 格式，用户可以方便地生成符合机器学习框架要求的标注数据。

LabelImg 的主要功能：

简洁直观的界面
LabelImg 提供了一个简洁且易于操作的图形用户界面，用户可以快速加载图片并进行标注。界面简洁明了，即使是初学者也能迅速上手。

支持矩形标注
通过鼠标绘制矩形框，用户可以精确地标注图片中的物体。这种方式非常适合用于目标检测任务，因为它能够准确地标记出物体的位置。

多种输出格式支持
LabelImg 支持将标注数据保存为 PASCAL VOC XML 或 YOLO TXT 格式，兼容多种深度学习框架，如 TensorFlow、PyTorch 等。

键盘快捷键支持
为了提高标注效率，LabelImg 提供了多种键盘快捷键，如选择标签、删除框、缩放图像等功能，用户可以通过快捷键轻松操作。

图像操作功能
除了标注，LabelImg 还支持对图像进行缩放、翻转等常规操作，方便用户查看和标注不同尺寸的物体。

如何使用 LabelImg：
安装：
LabelImg 的安装过程非常简单。你可以通过 pip 直接安装：

pip install labelimg

或者通过 GitHub 克隆源码并运行：

git clone https://github.com/tzutalin/labelImg.git
cd labelImg
pyrcc5 -o libs/resources.py resources.qrc
python labelImg.py

MacOS

Python 3 + Qt5
brew install qt  # Install qt-5.x.x by Homebrew
brew install libxml2
or using pip
pip3 install pyqt5 lxml # Install qt and lxml by pip
make qt5py3
python3 labelImg.py
python3 labelImg.py [IMAGE_PATH] [PRE-DEFINED CLASS FILE]

标注：
打开图像文件夹，选择需要标注的图像，使用矩形框标注物体并为其指定类别标签。

保存：
完成标注后，可以将数据保存为 XML 或 TXT 格式，方便后续的模型训练。

应用场景：
目标检测：LabelImg 可用于为目标检测模型（如 YOLO、Faster R-CNN）创建标注数据集。通过精准的标注，能够训练出更高效的模型。

图像分类：LabelImg 可以将标签应用到整个图像，实现图像分类任务。

实例分割：LabelImg 支持多个物体的标注，为实例分割任务提供支持。

LabelImg 传送门

• Labelimg下载

-启动 Start LabelImg

python 打包成 windows 版本免费下载

总结：

LabelImg 是一款开源、易用且功能强大的数据标注工具。无论是从事目标检测、图像分类还是实例分割任务，LabelImg 都能够提供高效的标注支持。它简洁的界面和多种格式的支持，使得开发者能够专注于模型训练，而不必担心标注过程中的繁琐问题。如果你还在寻找一个高效、灵活的标注工具，不妨试试 LabelImg。