如何使用labelimg标注自己的数据集，并实现多人同时标注，及常见的labelimg闪退问题

如何使用labelimg标注自己的数据集，并实现多人同时标注，及常见的labelimg闪退问题

1 labelimg的安装和使用

（1）labelimg的安装

1、创建环境

建议使用python=3.8或者3.9，不要使用最高版本可能不兼容报错

conda create -n labelimg python=3.8

TypeError: arguments did not match any overloaded call:
  drawLine(self, QLineF): argument 1 has unexpected type 'float'
  drawLine(self, QLine): argument 1 has unexpected type 'float'
  drawLine(self, int, int, int, int): argument 1 has unexpected type 'float'
  drawLine(self, QPoint, QPoint): argument 1 has unexpected type 'float'
  drawLine(self, Union[QPointF, QPoint], Union[QPointF, QPoint]): argument 1 has unexpected type 'float'

2、安装labelimg

pip install labelimg

（2）labelimg的使用

1、打开初始化设置

三步走：openDir——open Save Dir——调整格式

2、快捷键

|Ctrl + s    | 保存                                       |
+------------+--------------------------------------------+
| Ctrl + d   | Copy the current label and rect box        |
+------------+--------------------------------------------+
| Space      | 标记当前图片已标记                          |
+------------+--------------------------------------------+
| w          | 创建一个矩形                                |
+------------+--------------------------------------------+
| d          | 下一张图片                                  |
+------------+--------------------------------------------+
| a          | 上一张图片                                  |

2 如何实现多人标注

1、如何查看前人标注好的数据，导入已有标签，避免重复打标签

以yolo数据集为例

（1）明确数据集构成

上一个人标注好的数据给我，数据集结构如下：

datasets

├─images
└─labels
└─predefined_classes.txt(如果没有件夹，在labels中的classess.txt拷贝到此文件夹中,并重命名一定要重命名为predefined_classess.txt)

（2）进入此文件夹，cd或者直接打开cmd

（3）激活含有labelimg的环境

输入以下指令labelimg ./data predefined_classes.txt

此行命令等价于，在labelimg sitePackage中创建一个data文件夹，然后将predefined_classes.txt放置其中

参考：labelImg导入预设标签predefined_classes.txt文件_labelimgpredef-优快云博客

（4）再次进入labelimg就会显示出前人标注好的数据

参考：labelImg的使用——导入已有标签，避免重复打标签_labelimg导入已有标签-优快云博客

2、如何实现多人同时标注

（情况一）：从0开始多人同时标注——最有效

【1】在收集好的数据集前加一张空白的图片，然后标出所有想标注的标签

或者直接新建立一个predefined_classes.txt，包含所有想标注的标签

【2】点击保存后，重新打开，然后将生成的或者是自己建立好的classess.txt按照【内容1】重新进入labelimg

【3】进行标注

（情况二）:多人同时先后标注（多台电脑进行，不同时）

【0】负责人负责构建数据集

datasets

├─images
└─labels

└─predefined_classes.txt

在predefined_classes.txt中定义此次要标注的所有标签

【1】第一个人通过labelimg ./data predefined_classes.txt方式打开labelimg，标注时注意，现在时选择题，不要再重新输入标签，标注完后，将数据集压缩发送到群里，给下一个人标注

【2】下一个人也通过labelimg ./data predefined_classes.txt方式打开labelimg。检查几件事

{1}打开后是否有上个人标注好的数据

{2}openDir，changeSaveDir，想要的数据集格式

{3}进行新的标注时，是否是选择标签，如果不是马上退出，调整进入方式

正常进行标注，标注完后，传到群里面

3 labelimg常见闪退问题

参考这篇文章，挺细致的

(以YOLO标注为例)labelimg标注闪退的几种情况详解，报错IndexError: list index out of range_深度学习_又又土-GitCode 开源社区 (youkuaiyun.com)

（1）版本不匹配闪退

（2）IndexError: list index out of range