遥感中labellmg使用教程
时间: 2025-05-15 18:11:01 浏览: 20
### 关于遥感领域中的 LabelImg 工具
LabelImg 是一款广泛应用于图像标注的开源工具,尤其适合用于计算机视觉和深度学习项目的数据准备阶段。它能够帮助用户快速高效地标记目标检测数据集中的对象边界框以及类别标签[^1]。
#### 安装方法
为了使用 LabelImg 进行遥感影像的目标标注工作,可以按照以下方式安装该软件:
通过 Python 的 pip 包管理器可以直接安装 LabelImg:
```bash
pip install labelimg
```
如果需要从源码编译并运行,则可以通过 Git 下载最新版本代码后再执行构建过程:
```bash
git clone https://github.com/tzutalin/labelImg.git
cd labelImg
make qt5py3
```
上述命令适用于基于 PyQt5 和 Python 3.x 环境下的 Linux 或 macOS 平台;对于 Windows 用户可能还需要额外配置 Qt 开发环境或者直接下载预编译好的可执行文件[^2]。
#### 功能特点
- **支持多种格式导出**: 可以将标注结果保存为 Pascal VOC XML 文件或者是 YOLO 数据集所需的纯文本形式。
- **快捷键操作友好**: 提供丰富的键盘快捷方式来加速日常任务处理效率, 如创建矩形区域、移动节点位置等动作都可以仅靠按键完成而无需鼠标点击菜单项。
- **多语言界面选项**: 支持英语之外还包括中文在内的其他几种主流自然语言显示风格设置给不同地区使用者带来便利体验[^3]。
尽管 LabelImg 主要设计初衷并非专门针对遥感行业定制开发而成,但由于其高度灵活性加上简单易用特性使得许多科研人员愿意将其引入到自己的研究工作中去作为辅助手段之一用来生产高质量训练样本集合服务于后续算法模型建立需求之上。
```python
from labelme import utils as lu
import imgviz
# 加载已有的JSON文件转换成mask图片或者其他可视化用途...
json_file = 'path/to/json'
fname,out_png_file=lu.json_to_dataset(json_file)
img=imgviz.io.imread(fname+'.png')
print(img.shape)
```
以上展示了一段利用 `labelme` 库读取由 LabelImg 创建出来的 JSON 注解文档实例片段,并进一步生成可供查看分析使用的二值掩模图像数组变量 `img`.
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