labelimg文件标注教程呢
时间: 2025-05-17 21:23:53 浏览: 16
### LabelImg 文件标注使用教程
LabelImg 是一款用于图像标注的开源工具,支持多种目标检测框架所需的标注格式。以下是关于如何使用 LabelImg 进行文件标注的具体说明:
#### 启动 LabelImg 工具
启动 LabelImg 可以通过命令行完成。如果已经成功安装该工具,则可以通过运行以下命令来启动它[^1]:
```bash
labelimg
```
#### 打开待标注图片目录
在界面中点击 `Change default saved annotation folder` 或者快捷键 `Ctrl+U` 来设置保存标签文件的位置。接着,点击 `Open Dir` 或者按下快捷键 `Ctrl+O`,打开包含需要标注的图片所在的文件夹。
#### 创建类别列表
为了方便后续操作,在开始标注之前建议创建一个类别列表文件(classes.txt)。此文件应放置于保存标注文件的同一目录下,并且每一类独占一行。例如:
```text
cat
dog
person
car
```
这样做的好处是在标注过程中可以直接从预定义好的类别中选择,减少手动输入错误的可能性[^3]。
#### 开始标注过程
选中一张图片之后,利用鼠标拖拽的方式画出边界框(Bounding Box),随后会弹出一个小窗口让你填写对应的物体名称或者从已有的类别里挑选合适的选项。确认无误后按 OK 键继续下一组对象的选择直至整张图上的所有感兴趣区域都被标记完毕[^2]。
#### 导出 YOLO 数据格式
当所有的图片都完成了初步的手工标注以后,这些信息默认是以 Pascal VOC XML 形式存储下来的;然而对于某些特定的目标识别算法比如 YOLO v3/v4 版本来说它们更倾向于采用纯文本类型的描述方式即 .txt 结尾的小文件形式表示每幅训练样本关联的信息内容。因此还需要进一步转换成适合自己的模型使用的那种结构化表达样式才行。
在此期间需要注意的是:确保所生成出来的TXT文档里面各项参数顺序正确以及数值范围合理合法符合官方给出的标准规范要求即可顺利完成整个准备工作流程啦!
```python
def convert(size, box):
dw = 1./size[0]
dh = 1./size[1]
x = (box[0] + box[1])/2.0
y = (box[2] + box[3])/2.0
w = abs(box[1]-box[0])
h = abs(box[3]-box[2])
x = round(x*dw, 6)
w = round(w*dw, 6)
y = round(y*dh, 6)
h = round(h*dh, 6)
return (x,y,w,h)
# Example usage of the function above to demonstrate conversion logic.
image_size = [width_of_image, height_of_image]
bounding_box_coordinates = [xmin, xmax, ymin, ymax]
converted_values_for_yolo_format = convert(image_size, bounding_box_coordinates)
print(converted_values_for_yolo_format)
```
上述代码片段展示了如何将PascalVOC风格的坐标系转化为YOLO所需要的相对比例坐标的简单例子。
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