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yolov8-obb数据集标注

时间: 2025-04-27 11:01:45 浏览: 22

### YOLOv8-obb 数据集标注方法和工具对于YOLOv8-obb模型的数据集标注，可以采用多种方式来完成这一任务。一种推荐的方法是使用专门设计用于图像标注的软件——X-AnyLabeling。 #### X-AnyLabeling 安装与配置为了开始标注工作，首先需要安装并配置好X-AnyLabeling环境。如果遇到`No module named 'anylabeling'`错误，则可能是由于Python环境中缺少必要的依赖包或路径设置不正确所致[^3]。确保按照官方文档指导正确安装所有必需组件，并调整环境变量以便顺利运行该程序。 #### 使用X-AnyLabeling 进行标注一旦成功设置了开发环境之后，就可以利用X-AnyLabeling来进行高效的多边形区域标记操作了： 1. 打开应用程序后加载待处理图片文件夹； 2. 对于每一张图片，在界面上通过鼠标点击定义目标物体边界框的位置点序列形成封闭图形； 3. 设置类别标签和其他属性信息； 4. 将已完成标注的信息保存为符合YOLOv8 OBB格式要求的标准文件结构； ```python from anylabeling import LabelFile, Shape import os def save_labels(image_path, shapes, output_dir): label_file = LabelFile() for shape in shapes: points = [(p.x(), p.y()) for p in shape.points] shape_type = "polygon" label_data = { "label": shape.label, "points": points, "shape_type": shape_type, "flags": {} } label_file.add_shape(label_data) file_name = os.path.splitext(os.path.basename(image_path))[0] label_file.save( .shapes=[s.to_dict() for s in shapes], imagePath=image_path, fileName=os.path.join(output_dir, f"{file_name}.json"), ) ``` 此代码片段展示了如何将标注后的形状对象转换成JSON格式存储下来，方便后续作为训练样本输入给YOLOv8-obb框架进行学习优化过程。

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