LabelImg 百度网盘

最新推荐文章于 2022-04-15 09:48:43 发布
原创 最新推荐文章于 2022-04-15 09:48:43 发布 · 1k 阅读 · 2 ·
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本文介绍了一种简单快捷的方法来获取并使用LabelImg，避免了复杂的配置环境过程。作者已经完成了环境配置，并提供了预打包的文件，只需下载即可直接运行，省去了安装烦恼。

LabelImg下载就可使用

  1. 网上有许多教程，让你安装LabelImg的配置环境，挺复杂的，我就索性自己配了一下环境并打包
  2. 但是事先申明，打包工具pyinstaller 挺坑的，不保证在你的电脑上一定跑的起来，我这边是可以的
  3. 链接如下：

链接：https://pan.baidu.com/s/18xmnm1_MvtyjLQzV97_lOQ 
提取码：323i

使用labelImg标注数据的简明教程
qq_36563273的博客
11-19 1706
先分享labelImg工具，同事打包好的，直接打开就可以用，不用像网上一些需要乱七八糟的安装，百度网盘地址如下： 链接：https://pan.baidu.com/s/1R-u_y3TOd-1mnQ2EQIvKfw 提取码：lcds 建议在使用前先修改data文件夹里的predefined_classes，把类别信息先写下来，标注的时候直接选择就行了，这样就不会把标签名搞错，特别是类别名比较长的情况下，写错一两个字母很正常。 接下来就是进入软件，开始标注啦。 图是DOTA数据集上找的。 点击Open
目标检测和语义分割数据集制作工具labelimg、labelme
YL950305的博客
11-05 2896
文章目录前言1.labelimg1.1 安装1.3 使用2. labelme2.1 安装2.2 使用总结 前言 补一下labelimg和lableme 1.labelimg 1.1 安装 labelimg百度网盘提取码bd0j 下载选择一个版本，我选择的是windows_v1.3.4 解压后得到 其中labelImg是应用程序，可直接打开，data文件夹中predefined_classes.txt文件，存放预设置的类名称，可根据自己情况更改。 1.3 使用 得到的结果为xml文件 2. l
labelImg.zip
03-14
LabelImg 是一个可视化的图像标定工具。使用该工具前需配置环境python + lxml。Faster R-CNN，YOLO，SSD等目标检测网络所需要的数据集，均需要借此工具标定图像中的目标。生成的 XML 文件是遵循 PASCAL VOC 的格式的。
LabelImage
10-25
LabelImage，for research use
Labelimg下载
meatamong_gi的博客
04-15 2828
Labelimg下载 方法一 cmd下载—网址 方法二（推荐） 打包好的exe，直接下载–网址 开始愉快（bushi）的标记之旅 本文纯属自我笔记省了以后花时间找，但是我写的简洁他不让我发，啊这就不太好了吧，现在可以了吗 ...
【标注软件】Labelme与LabelImg的exe文件(网盘分享)
风巽·剑染春水的博客
01-13 3449
Labelme： 链接：https://pan.baidu.com/s/1pnBmEf8Edz7F73Rl2pN-yQ 提取码：wc4g LabelImg： 链接：https://pan.baidu.com/s/1GBhTBmnKAgzwPiTBZ03XTA 提取码：la2j
labelImg-WINDOWS版
12-12
安装请使用，对应的Anaconda3-5.3.1-Windows-x86_64工具运行。
LabelImg_v1.7.0---Labelmev4.5.6.7z
07-27
《图像标注工具LabelImg与Labelme的深度解析》 在计算机视觉领域，图像标注是预训练模型的关键步骤，它为机器学习算法提供了丰富的先验知识。LabelImg与Labelme是两个广泛使用的开源图像标注工具，它们在数据集的...
3300张火焰识别数据集，已使用labelimg标注（PascalVOC格式）
04-16
在这个火焰数据集中，每张图片都使用了labelimg工具进行了标注，这是一种用于创建XML文件的图形用户界面，这些XML文件按照PascalVOC标准包含了图像中每个对象的边界框和类别信息。通过这些标注，深度学习模型可以...
LabelImage1.8.1.rar
06-25
labelImage 1.8 的 Windows 可执行版本，不需要安装，压缩包解压到当前文件夹，点击exe文件就可以用了
LabelImg可运行版本 下载
04-26
LabelImg可运行的历史版本，非最新版，参考https://github.com/tzutalin/labelImg。使用方法：解压后，执行./labelimg.py命令
labelimg_exe.rar
10-23
已经编译好的exe程序，无需环境配置，非常方便实用
标注软件LabelImage
07-03
深度学习标注工--LabelImage 解压之后运行目录下的labelImg.py即可。
LabelImg安装包
01-11
这是一个压缩包，解压到当前文件夹，点击exe文件就可以用了
labelImg下载
这个人很蓝
04-14 3629
labelImg下载，选择对应的系统。labelImg可执行文件存放路径不要有中文 参考：labelImg环境配置及使用步骤
labelImg_windows(无需安装，点击即可使用).zip
06-01
windows环境下使用的labelImg.exe文件，双击.exe文件可直接使用，无需安装python和配置环境，方便实用。​ LabelImg 是一个图形图像标注工具。 它是用 Python 编写的，并使用 Qt 作为其图形界面。 注释以 PASCAL VOC 格式保存为 XML 文件，这是ImageNet使用的格式。此外，它还支持 YOLO 和 CreateML 格式。 《Windows+Python配置和使用labelImg》文章链接： https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43042683/article/details/125088863?csdn_share_tail=%7B%22type%22%3A%22blog%22%2C%22rType%22%3A%22article%22%2C%22rId%22%3A%22125088863%22%2C%22source%22%3A%22weixin_43042683%22%7D&ctrtid=FkcHn ​
labelImg安装
桓一一的博客
09-11 778
Git 项目地址  https://github.com/tzutalin/labelImg 1.Python 3 + Qt5     sudo apt-get install pyqt5-dev-tools     sudo pip3 install lxml     make qt5py3  (进入labelImg解压后的目录安装,否则报错)     python3 labelImg...
labelimg_windows_v1.8.1(免安装版).zip
09-25
这是一个打包好的图形标注工具labelimg，无需进行环境配置。 在windows环境下使用的labelImg.exe文件，双击.exe文件可直接使用，无需安装python和配置环境。 注：实测windows10可用
labelImg标注工具
最新发布
03-27
### LabelImg 标注工具简介 LabelImg 是一款基于 Qt 的图形化图像标注工具，主要用于创建矩形框（bounding box）标注文件，广泛应用于计算机视觉领域中的目标检测任务。该工具支持 Pascal VOC 和 YOLO 数据集格式的导出功能[^1]。 ### LabelImg 工具下载方式 用户可以通过多种途径获取 LabelImg 工具： - **GitCode 地址**: 可以通过访问项目的官方 GitCode 镜像仓库来克隆源代码并自行编译安装： ```bash git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/labelim/labelImg.git cd labelImg pip install pyqt5 lxml python labelImg.py ``` - **百度网盘地址**: 如果不熟悉命令行操作或者希望快速上手，可以使用已打包好的可执行版本进行下载： 链接：[https://pan.baidu.com/s/1ZxVWJyScEOEdXzW9jHWNyQ](https://pan.baidu.com/s/1ZxVWJyScEOEdXzW9jHWNyQ)，提取码：`uysx`[^2]。 ### 安装与运行教程 #### 环境准备 在开始之前，请确保已经安装 Python 以及 PyQt5 库。如果尚未安装依赖库，可通过以下命令完成环境配置： ```bash pip install pyqt5 lxml ``` #### 运行方法 对于从源代码构建的情况，在终端进入 `labelImg` 文件夹后运行以下指令即可启动程序： ```bash python labelImg.py ``` 如果是解压后的可执行版本，则双击对应的 `.exe` 文件便可打开软件界面。 ### 基本使用流程 1. 打开软件后点击左上方菜单栏中的 “Change default saved annotation folder”，设置保存标签数据的目标路径。 2. 利用快捷键 Ctrl+U 加载本地图片目录；也可以逐张导入单幅图像。 3. 绘制边界框时按住鼠标左键拖拽形成区域范围，并输入类别名称确认。 4. 当前编辑状态下的所有更改都会自动存储到指定位置，默认采用 XML 格式的 Pascal VOC 协议表示法。 ### 注意事项 为了提高工作效率建议提前规划好工作区结构以便于管理大量样本素材及其关联元信息文档。另外需要注意的是不同框架可能要求特定类型的输出形式所以在实际应用过程中要仔细阅读相关说明文档调整参数选项满足需求。
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