yolo数据集制作lableimg
时间: 2025-06-28 17:03:21 浏览: 13
### 使用 LabelImg 创建 YOLO 格式数据集
#### 安装与启动 LabelImg
LabelImg 是一款用于创建图像标注的图形化工具,支持多种格式保存标注信息。对于YOLO格式的数据集准备来说,首先需要安装并启动该软件。一般而言,可以通过 Python 环境来安装此工具及其依赖项,并利用命令行指令运行它[^3]。
#### 准备工作
在正式开始之前,建议准备好 `label.txt` 文件放置于指定位置,以便后续操作顺畅进行而不至于遇到程序异常退出等问题。这个文件包含了所有可能的目标类别名称列表,每行一个类名,这对于保持标签一致性非常重要[^4]。
#### 图像加载与标注
打开 LabelImg 后,在界面上可以找到选项用来导入待处理图片或整个文件夹中的多张照片作为要标注的对象。接着按照实际需求框选目标区域,并为其分配相应的分类标签。在此过程中可借助一些预设好的快捷键提高效率,比如使用特定组合快速完成矩形绘制或是切换不同种类的选择等[^2]。
#### 导出为 YOLO 格式的标注文件
当完成了单幅或多幅图像上的对象标记之后,下一步就是把这些信息转储成适合 YOLO 训练模型读取的形式——即 `.txt` 文件内记录着各物体中心坐标以及宽度高度比例值相对于整张图尺寸的比例数值。值得注意的是,虽然默认情况下 LabelImg 可能会先生成 XML 类型的结果文档,但是官方提供了脚本来实现从 PASCAL VOC 至 YOLO 的转换功能[^1]。
```python
import xml.etree.ElementTree as ET
from os import getcwd
sets=[('train'), ('val')]
classes = ["your_class_name"] # 替换成自己的类别
def convert(size, box):
dw = 1./(size[0])
dh = 1./(size[1])
x = (box[0] + box[1])/2.0 - 1
y = (box[2] + box[3])/2.0 - 1
w = box[1] - box[0]
h = box[3] - box[2]
x = x*dw
w = w*dw
y = y*dh
h = h*dh
return (x,y,w,h)
# 更多功能请参阅原链接提供的完整代码...
```
#### 验证标注准确性
最后但同样重要的一环是对已产生的标注资料做细致核查,确保其无误后再投入至机器学习算法当中去训练。这一步骤能够帮助发现潜在问题所在之处从而加以修正,进而提升最终预测性能表现水平。
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