LabelImg教程

      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。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:https://github.com/tzutalin/labelImg 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。

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(Python2+pyqt4)

# 安装PyQt4

    $ sudo apt-get install pyqt4-dev-tools

# 安装lxml,如果没有安装pip的话,运行(sudo apt-get install python-pip)

    $ sudo -H pip install lxml

3、编译LabelImg

然后打开终端,进入labelImg-master目录后使用make编译

    cd LabelImg

    sudo make all     (或者使用指令: sudo make qt4py2)

附:如果是使用(python3+pyqt5),请先进入labelImg-master目录,然后上述步骤2,3使用如下指令:

#安装(Python2+pyqt4)

sudo apt-get install pyqt5-dev-tools

#如果没有安装pip3的话,运行(sudo apt-get install python-pip3)

sudo pip3 install -r requirements/requirements-linux-python3.txt

#编译LabelImg

sudo make qt5py3

 

4、使用

在labelImg-master目录下使用终端执行

python labelImg.py

运行界面如下图

Demo Image

 

5、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

 

6、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。

 

labelimg是一款用于图像标注的开源工具它可以帮助用户在图像上绘制边界框或者进行点标注,从而生成用于训练目标检测、图像分割等模型的标注数据。下面是一个简单的labelimg教程: 1. 安装labelimg:首先,你需要在你的计算机上安装labelimg。你可以从GitHub上的labelimg仓库下载源代码,并按照README文件中的指示进行安装。 2. 打开labelimg:安装完成后,你可以通过命令行或者图形界面打开labelimg。 3. 导入图像:在labelimg中,你可以通过点击"Open Dir"按钮选择一个包含图像的文件夹,或者点击"Open File"按钮选择单个图像文件。选择完毕后,图像将会显示在labelimg的主界面上。 4. 标注对象:在图像上选择一个对象,然后点击"Create RectBox"按钮或者使用快捷键"C"创建一个边界框。你可以拖动边界框来调整其位置和大小。如果需要进行点标注,可以点击"Create Point"按钮或者使用快捷键"P"创建一个点。 5. 标注属性:对于每个边界框或者点,你可以在右侧的属性面板中添加自定义属性。例如,你可以为每个边界框添加一个类别标签。 6. 保存标注结果:在标注完成后,你可以点击"Save"按钮或者使用快捷键"Ctrl + S"保存标注结果。labelimg会将标注结果保存为一个XML文件,其中包含了每个对象的位置、类别和属性信息。 7. 导出标注数据:如果你需要将标注数据用于训练模型,你可以点击"View"菜单中的"Save As"选项,选择导出为不同的格式,如Pascal VOC、YOLO等。 8. 进行批量标注:如果你有大量的图像需要标注,你可以使用labelimg的批量标注功能。具体操作可以参考labelimg的文档或者教程。 希望以上介绍对你有所帮助!如果你还有其他问题,请随时提问。
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