labelimg使用教程yolo文本与
时间: 2025-02-03 18:07:00 浏览: 76
### LabelImg 结合 YOLO 使用教程
#### 安装 LabelImg
为了使用 LabelImg 进行图像标注,首先需要安装该工具。可以通过多种方式获取 LabelImg 工具,最简单的方法是从 GitHub 上克隆项目仓库并按照说明进行本地编译运行[^1]。
#### 打开 LabelImg 并加载图片
启动 LabelImg 后,通过命令 `labelimg JPEGImages predefined_classes.txt` 可以指定要标注的图片所在的文件夹路径以及预定义类别列表的位置。这一步骤确保了在标注过程中可以直接访问所需的资源,并且可以快速选择已知的目标类别[^4]。
#### 创建和保存标签文件
当完成一张或多张图片上的对象框绘制之后,可以选择保存当前工作进度为 Pascal VOC 或者其他支持的数据格式(如 YOLO)。对于 YOLO 来说,默认情况下会生成 .txt 文件作为每幅图对应的标签描述文档,在其中记录着边界框坐标及其关联的对象分类编号[^2]。
#### 数据集准备注意事项
需要注意的是,在创建用于训练模型的数据集时,应当遵循一定的原则来提高最终模型性能。特别是针对小尺寸物体的情况,即使它们看起来很小但仍可被人眼清晰辨认,则建议将其也纳入到标注范围内;不过具体是否让这类样本参与到实际训练当中取决于所选用的具体算法特性[^3]。
```bash
# 示例:打开LabelImg程序并设置初始参数
labelimg path/to/images/ path/to/classes.txt
```
相关问题
labelimg 格式选择yolo
### 如何在 LabelImg 中设置 YOLO 格式的标签导出
#### 启动 LabelImg 并加载图片
启动 LabelImg 工具后,通过点击 `Open Dir` 或者拖拽图片到界面来加载待标注的图片。
#### 设置保存路径和默认存储格式
- 使用菜单栏中的 `Change Save Dir` 来指定标签文件的保存位置。
- 选择 `Preferences` 菜单项,在弹出窗口中找到并勾选 `YOLO` 复选框以设定默认的标签存储格式为 YOLO[^2]。
#### 创建类别列表 (label.txt)
创建一个名为 `label.txt` 的文本文件并将此文件放置于合适的位置。该文件内每一行记录一类物体名称,这些类别的定义会帮助软件理解所要标记的对象种类[^3]。
#### 开始标注对象
对于每张图片,利用鼠标绘制边界框围绕感兴趣区域,并输入对应的类别名(如果已经设置了 label.txt,则可以从下拉列表里选取)。完成单个实例的标注之后按 Enter 键确认。
#### 导出 YOLO 格式标签
当所有需要标注的内容完成后,可以直接关闭当前编辑窗口或切换至另一幅图像继续工作;此时,LabelImg 自动按照 YOLO 数据集的要求生成相应的 .txt 文件作为标签信息,其内容包含了每个目标相对于整张图片尺寸的比例坐标以及所属分类编号[^1]。
```python
# 示例:YOLO 标签文件的一般形式
0 0.574896 0.583333 0.367544 0.597222
1 0.287448 0.291667 0.208333 0.277778
```
labelimg中没有yolo
### 如何在 LabelImg 中添加或使用 YOLO 格式的标签
#### 安装与启动 LabelImg
为了能够在 LabelImg 工具中标注并保存为 YOLO 数据格式,需确保已安装最新版本的 LabelImg。该工具无需额外配置环境即可运行。
#### 设置默认标签
对于频繁使用的类别,默认设置能够极大提高效率。通过勾选右侧面板中的 default label 选项,在绘制边界框时会自动应用设定好的默认标签名称[^2]。
#### 创建 YOLO 类型项目
当首次打开软件准备创建新项目时,选择 `Change Labels` -> `Save/Load Annotations as [Yolo]` 来指定保存路径以及目标格式为 YOLO。这一步骤决定了后续导出的数据将是 YOLO 所接受的形式。
#### 导入已有图像文件夹
点击左上角菜单栏里的 “Open Dir”,浏览至包含待处理图片的目标文件夹位置并选定它。此时界面上会出现所选目录下的所有图片缩略图列表供逐张查看编辑。
#### 开始标注工作流程
针对每一张需要标记的对象实例,利用鼠标拖拽方式围绕物体轮廓建立矩形区域;随后依据实际情况录入对应的分类名(如果未启用默认标签功能)。一旦确认无误,则按键盘上的 "A" 键来完成当前对象的选择过程,并继续下一个直至整幅画面内的要素都被适当描述完毕为止。
#### 查看生成的结果
每次成功提交一个新的检测框后,程序会在后台自动生成相应的 .txt 文件记录下坐标信息以及其他必要的元数据项。这些文本文件遵循特定结构化布局以便于被训练框架解析读取:
- 每行代表单个预测结果;
- 坐标的表示方法采用相对比例而非绝对像素值;
- 形状参数顺序依次为中心点横纵坐标、宽度高度四个分量[^1]。
```python
# 示例:YOLO v3/v4 标签文件内容片段
0 0.7896 0.5678 0.2345 0.1234
1 0.2345 0.6789 0.3456 0.2345
```
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