labelImg标注xml文件

### 如何使用 LabelImg 创建和处理 XML 标注文件 LabelImg 是一款用于图像标注的工具，支持生成 Pascal VOC 和 YOLO 格式的标注文件。以下是有关如何创建和处理 XML 标注文件的具体方法。 #### 工具安装与启动 为了使用 LabelImg 进行标注工作，首先需要确保 Python 环境已经配置完成并安装必要的依赖项。可以通过以下命令安装 LabelImg 并运行它： ```bash pip install labelimg labelimg ``` 如果成功执行以上命令，则会弹出 LabelImg 的图形界面窗口[^3]。 --- #### 图像加载与保存路径设置 1. **打开图像文件夹** 使用 `Open Dir` 按钮选择包含待标注图片的文件夹。 2. **设定保存目录** 点击 `Change Save Dir` 设置存储标注结果的目标位置。默认情况下，XML 文件会被保存到当前选定的工作目录中，并且文件名与对应图片相同。 --- #### 开始标注过程 1. **切换至 Create RectBox 模式** 单击左上角的 `Create RectBox` 按钮进入绘制边界框模式。此时可以围绕感兴趣区域手动画出矩形框来定义物体的位置范围。 2. **输入类别名称** 当前选中的目标类型会在状态栏显示；如果没有预设列表选项的话可以直接键入新的分类标签作为此实例所属种类[^3]。 3. **微调边界的精确度** 如果发现初始划定不够精准，可通过单击矩形四条边上任意一点再拖动调整其具体坐标直至满意为止。 4. **启用自动保存功能 (可选)** 勾选菜单栏里的 `Auto Save Mode` 功能开关之后每次新增或者修改都会即时存盘无需额外操作确认[^3]。 --- #### 导出为标准格式 当所有的对象都被标记完毕以后就可以导出了，默认采用的是PascalVOC形式即单独每张照片配有一个`.xml`文档描述其中所含实体及其空间分布情况等细节信息[^2]。 对于某些特殊需求可能还需要进一步转换成其他框架接受的形式比如YOLOTXT等等这通常借助专门编写好的Python脚本来批量完成任务[^3]。 --- ### 示例代码片段：将多个不同类别的 XML 合并为单一文件 假设存在两组独立产生的 xml 数据源分别代表人体检测以及吸烟行为识别的结果，那么下面给出了一种可行的技术路线示意如何把它们整合起来形成最终版本供后续模型学习利用[^1]: ```python import os from lxml import etree as ET def merge_xmls(base_file, additional_files, output_path): tree_base = ET.parse(base_file) root_base = tree_base.getroot() for add_file in additional_files: if not os.path.exists(add_file): continue tree_add = ET.parse(add_file) objects_add = tree_add.findall('object') for obj in objects_add: root_base.append(obj) with open(output_path, 'wb') as f: f.write(ET.tostring(root_base)) # Example Usage base = './person.xml' smoke = ['./smoking_action_1.xml', './cigarette_in_hand_2.xml'] output = './combined_annotations.xml' merge_xmls(base, smoke, output) ``` 上述函数接收基础 XML 路径、附加 XML 列表参数以及期望写入的新地址，在遍历过程中逐一把后者内的 `<object>` 子节点追加给前者根部结构之下从而达成融合目的[^1]。 ---