怎么使用labelimg标注焊缝
时间: 2025-04-22 10:00:28 浏览: 53
### 如何使用 LabelImg 对焊缝数据集进行标注
为了准备用于训练 YOLOv8 的焊缝检测模型,需要先对图像中的焊缝缺陷进行精确标注。LabelImg 是一款常用的图形化图像标注工具,支持多种格式的输出。
#### 安装 LabelImg 工具
首先安装 Python 和 pip 后,在命令行执行如下命令来安装 LabelImg:
```bash
pip install labelimg
```
如果遇到权限问题可以尝试加上 `--user` 参数或使用管理员模式运行命令提示符。
#### 打开并设置 LabelImg
启动 LabelImg 可通过命令行输入以下指令:
```bash
labelImg
```
这将在默认情况下打开 GUI 应用程序窗口。接下来按照下列操作完成初始化配置:
- **更改保存目录**:点击菜单栏上的 “Change Save Dir”,选择希望保存 XML 文件的位置。
- **切换到 Pascal VOC 格式**:由于提到的数据集中包含了 XML 文件作为标注结果[^2],因此应确保选择了正确的导出格式。可以通过顶部菜单选项 "Preferences" -> "Format" 来调整,默认为 PASCAL_VOC。
#### 开始标注过程
对于每一张待处理的照片:
- 导入要标记的第一张图片(File->Open Next 或者 Ctrl+N),之后会自动加载同一文件夹下的其他照片;
- 使用鼠标左键拖拽绘制矩形区域覆盖住目标物体——即此处所说的各类焊接瑕疵部位;
- 输入相应的标签名称,比如裂缝(Crack),气孔(Porosity)等具体分类;
- 点击“Create RectBox”按钮确认当前选区,并重复上述动作直至该图内所有感兴趣的对象都被圈定完毕;
- 当前页面右下角有快捷方式可以直接跳转至下一幅未编辑过的素材继续工作流程;
每次创建新的 bounding box 时都会弹出对话框让用户指定所属种类,务必仔细核对无误后再提交。
#### 输出标注成果
当全部样本都经过人工审核后,记得再次核查一遍已有的 annotation 是否存在错误之处。最后关闭软件之前别忘了检查是否已经成功生成了对应数量的 .xml 文档,这些将是后续构建深度学习框架不可或缺的一部分资源。
#### 转换标注格式 (可选)
考虑到某些神经网络可能更倾向于特定类型的元数据表示方法,有时还需要额外做一次转换作业。例如从原始的 Pascal VOC style 改编成 Darknet/YOLO compatible version,则借助第三方脚本或者库函数即可轻松实现自动化迁移。
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