labelimg标注规则

### 使用labelImg标注不规则形状物体 项目中提到的`roLabelImg`专门用于处理不规则形状的目标标注工作[^1]。然而，在标准版`labelImg`工具的设计初衷是为了简化矩形框选操作，因此其默认功能并不支持直接绘制多边形或其他复杂轮廓来表示不规则形状的对象。 为了实现这一需求，建议采用以下替代方案之一： #### 方案一：利用第三方插件扩展 一些社区开发人员基于原始版本进行了改进，增加了对多边形绘图的支持。这类增强型软件通常被称为`labelme`或带有“polygon”特性的定制化`labelImg`变体。用户可以在GitHub等平台上寻找合适的分支版本下载并安装使用。 #### 方案二：切换至专用工具—— roLabelImg 考虑到项目的特殊应用场景和技术背景介绍，推荐考虑官方提供的`roLabelImg`作为首选工具。该工具专门为满足此类特定需求而设计，提供了更加灵活便捷的方式来进行任意形态区域的选择与定义。 无论选择哪种方式，都应仔细阅读相关文档资料以确保正确设置运行环境，并熟悉具体的操作流程。对于初次接触此类工作的使用者而言，跟随详细的指导手册逐步实践是非常必要的。 ```bash # 安装依赖库 (以Python pip为例) pip install pyqt5 lxml git clone https://github.com/your-repo/roLabelImg.git cd roLabelImg python setup.py install ``` 上述命令展示了获取和部署`roLabelImg`的一般过程；实际路径可能因仓库位置和个人偏好有所不同，请参照最新发布的说明执行相应步骤。

### 处理已用 LabelImg 标注的文件 对于已经使用LabelImg标注过的文件，如果发现标签顺序混乱或存在错误，可以采取以下措施来修正这些问题并确保YOLO训练数据集的质量。 #### 修改现有标注文件 可以直接编辑由LabelImg生成的`.txt`格式的标注文件。这些文件位于对应的图片同一目录下，每一行代表一个对象框及其类别索引。例如： ``` 0 0.579482 0.513514 0.265625 0.472973 1 0.379482 0.613514 0.165625 0.372973 ... ``` 上述每行中的第一个数字表示类别的索引号，后续四个数值分别是边界框中心坐标以及宽度高度的比例值[^1]。 为了调整标签顺序或者更正错误分类，在文本编辑器中打开相应的`.txt`文件，手动修改其中的内容即可。需要注意的是，这里的类别编号应当与项目根目录下的`classes.txt`保持一致，即该文档内按照行排列的不同物体名称所对应的位置关系决定了上面提到的对象框前缀数字符号的意义。 #### 更新 `classes.txt` 假如需要增加新的类别或是删除不再使用的旧类别，则应该同步维护好`classes.txt`内的条目次序。因为一旦改变了这个文件里的记录方式（比如新增加了一种类别），那么之前所有的标注信息都可能因此受到影响——除非重新整理一遍所有关联的数据集使其适应最新的定义标准。 另外值得注意的一点是在LabelImg工具内部操作时要谨慎行事；尽管软件允许实时预览所做的任何改动，但在实际保存成果之后再回溯修复潜在失误的成本会相对较高一些。 #### 使用脚本批量处理 面对大量待校验样本的情况下，编写Python脚本来实现自动化纠错或许是个不错的选择。下面给出一段简单的代码片段用于示范如何读取、解析并重写指定路径下的全部标注文件： ```python import os def update_labels(directory, old_class_name, new_class_name): class_map = {} with open(os.path.join(directory,'classes.txt'), 'r+') as f: lines = f.readlines() for idx,line in enumerate(lines): line = line.strip() if line==old_class_name:new_idx=idx elif line==new_class_name:old_idx=idx class_map[line]=idx # Swap indices in all .txt files within the directory txt_files=[f for f in os.listdir(directory)if f.endswith('.txt')] for file in txt_files: updated_lines=[] with open(os.path.join(directory,file),'r')as infile: for l in infile: parts=l.split(' ') try: current_index=int(parts[0]) if current_index==class_map[old_class_name]: parts[0]=str(class_map[new_class_name]) elif current_index==class_map[new_class_name]: parts[0]=str(class_map[old_class_name]) updated_line=' '.join(parts) updated_lines.append(updated_line) except ValueError: pass with open(os.path.join(directory,file), 'w') as outfile: for uline in updated_lines: outfile.write(uline) update_labels('/path/to/your/dataset', 'car', 'truck') ``` 这段程序能够帮助交换两个特定类之间的标记ID，适用于当不小心颠倒了某些相似项的情况。当然也可以根据具体需求进一步扩展功能，如添加更多参数支持多组替换规则等。