labelimg 标注多种目标使用教程
时间: 2025-03-04 17:58:11 浏览: 117
### 如何使用 LabelImg 进行多目标标注
#### 启动 LabelImg 工具
为了启动 LabelImg,需先进入安装目录。如果通过 `pip` 安装,则可以直接在命令行输入如下指令来启动程序[^3]:
```bash
labelimg
```
对于源码编译或其他方式安装的情况,可能需要指定路径下的 Python 文件执行。
#### 打开图片或视频流
启动成功后,在主界面上可以选择要标注的数据源——单张图片或多帧连续图像组成的序列(即视频)。点击菜单栏中的“Open Dir”选项打开包含待处理图片的文件夹;也可以直接拖拽图片到工作区内[^1]。
#### 创建类别标签
定义好所有可能出现的对象类名列表非常重要。这一步骤通常是在首次运行时完成,并保存下来以便后续重复利用。可以通过编辑器内的设置对话框添加新的分类项,确保每一个感兴趣区域都有对应的名称描述其代表的实际物体种类[^2]。
#### 开始绘制边界框并关联对象实例
针对每一张图上的各个不同个体分别画出矩形边框表示它们的位置范围。左键按下不放沿逆时针方向拉伸形成包围特定实体轮廓的选择框,释放鼠标按键结束操作。此时会弹出一个小窗口询问所选部分属于哪个预设好的类别,请依据实际情况作出选择确认即可实现一次有效的标记行为[^4]。
#### 保存标注成果
当完成了当前页面内全部要素的信息记录之后,记得及时存盘以免丢失劳动结晶。“Ctrl+S”快捷组合键或是导航条里的“Save”按钮都可以达成此目的。默认情况下,XML 格式的 Pascal VOC 数据结构会被采用作为输出格式之一,当然也支持其他流行的标准如 YOLOv3/v4 txt 文档形式等供用户按需选取适用版本导出。
#### 继续下一批次作业直至项目完结
按照上述流程依次处理剩余未涉及的内容直到整个数据集都被妥善打上了精确无误的人工辅助说明为止。期间若有任何疑问或者遇到技术难题不妨查阅官方文档获取更多指导信息亦可寻求社区成员的帮助共同探讨解决方案。
```python
# 示例代码并非实际用于LabelImg操作,仅作展示用途
def save_annotations(image_path, annotations):
"""
将给定的注释保存为相应的文件格式
参数:
image_path (str): 图像路径
annotations (list of dict): 注释列表 [{'class': 'car', 'bbox': [xmin,ymin,xmax,ymax]}, ... ]
返回值:
None
"""
pass
```
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