标注软件labimg讲解-----和链接

最新推荐文章于 2025-04-15 21:49:15 发布
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文章标签： 深度学习 人工智能 目标检测 机器学习
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本文介绍了如何设置OpenDir图片路径和标注文件保存路径，以及如何使用自动保存功能进行目标框选。用户需在View中勾选自动保存，通过W键选择并框选目标，然后输入英文名称并点击OK。A/D键用于切换图片，开启自动保存后，框选完成后按D即可自动保存。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

进去之后，图片路径和标注保存路径最好设置成英文的，
Open Dir是图片的路径，
Change Save Dir 是标注文件保存的路径
把这俩选好之后
在左上角View里把第一个勾上去，这个是自动保存的意思，
接下来说操作
键盘按一下w，鼠标点着拖着画一个框，
      
这个绿色的框就是要框你的目标，这个表格里填的就是该目标的名字，建议 用英文
点ok就可以了，
A是上一张，D是下一张
如果开启了自动保存
直接画完之后按D就自动保存了
老泗
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windows下如何安装使用lableImg标记工具
weixin_42362597的博客
06-29 809
首先安装教程： #1、在github上下载labelimg #地址：https://github.com/tzutalin/labelImg #2、下载之后，把labelImg-master压缩包解压 #3、进入到解压目录，cmd进入，我的解压地址为：E:\IDM下载内容\压缩文件\lableImg-master #4、进入解压文件里面后进行，激活环境 conda activate pytorch(我的环境名，自己修改成自己的) #5、安装pyqt，安装命令： conda install pyqt
【Yolo学习-内容标定】labelimg与labelme打标工具的安装与使用
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05-30 2265
labelimg与labelme打标工具的安装与使用
labeling:图表标记应用程序
06-14
贴标签 图表标签应用程序。 帮助学校学生和教师以更好、更新的方式传授和获取知识！ 我几年前写的。 这是我第一次尝试使用Node.js和appjs 。 所以，代码可能不够好。 特征 添加新图。 编辑图表。 学习、练习和测试模式。 多语言支持，目前是英语和古吉拉特语。 如何设置 克隆存储库。 运行npm install ，它应该安装依赖项。 确保你有 Node.js v0.8。 否则以某种方式得到它。 （也许使用nvm或为您的操作系统获取二进制文件并将其放入./bin 。） 怎么跑 安装后，只需通过node --harmony app.js运行它。 用正确的二进制文件替换node 。 （如果您在./bin有二进制./bin ，请运行./bin/node --harmony app.js ） 请参阅和以解决安装和启动问题。
【教程】如何使用Labelimg查看已经标注好的YOLO数据集标注情况
最新发布
阿旭的博客
04-15 1891
【教程】如何使用Labelimg查看已经标注好的YOLO数据集标注情况
LabImg安装与使用
miao0967020148的专栏
05-25 2384
对于YOLO系列模型，可以用两种标注模式，只是YOLO避免标签文件转换，但标注过程一定要避免出错，否则不易修改。常用Pascal VOC 和 YOLO 两种模式，用Pascal VOC标注模式，标注文件为.xml，YOLO标注模式，生成的标注文件为.txt。JPEGImages：用于存放需要标定的图像文件夹，值得提醒的是，所有图像命名最好采用：“标签名_数字序号”，便于定位错误项；用 Pascal VOC标注模式，Create RectBox，设置标签，就可以完成标注。del:删除选定的矩形框。
利用labimg进行图像标注
weixin_47665864的博客
01-23 652
按照上一章内容，设置好图片数据集和标签存放地址然后设置为YOLO格式。之后点save键保存，然后打开下一张继续标注。
免费的标注工具推荐: X-Anylabeling(支持自动标注)和Label-Studio(团队协作)，支持Windows+Linux
qq_32033383的博客
03-01 3万+
推荐两个可免费使用的标注工具，X-Anylabeling和Label-Studio，并给出的简单的下载/安装和使用过程说明
自动标注软件AnyLabeling安装
weixin_72965172的博客
12-22 1239
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labimg 已编译exe windows下可直接使用
08-08
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labelme标注测试
07-05
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Labimg 在Windows下的即开即用exe版本
从上述知识点分析可以看出，labimg是一个为图像标注和数据集制作而生的工具，它简化了从图像收集到标注再到模型训练的整个流程。尽管该工具主要面向的是Windows平台，但其编译后的形式确保了广泛的兼容性和易用性。...
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链接：https://github.com/tzutalin/labelImg
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weixin_43366149的博客
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