描述labelimg标注yolo格式样本的过程
时间: 2023-12-11 11:05:01 浏览: 216
1. 安装labelimg工具:首先需要安装labelimg工具,可以从GitHub上下载源码,或者使用命令行安装pip install labelImg。
2. 打开labelimg工具:打开labelimg工具后,需要先设置标注框的类别。在菜单栏中选择“Change Default Class”选项,输入类别名称并确定。
3. 导入图片:将需要标注的图片导入labelimg工具中。在菜单栏中选择“Open Dir”选项,选择图片所在的文件夹。
4. 标注对象:在图片上用鼠标框选需要标注的对象,然后在右侧的标注框中设置标注框的类别名称。
5. 保存标注文件:标注完成后,在菜单栏中选择“Save”选项,保存标注文件。标注文件的格式为xml,包含了图片的路径、标注框的坐标和类别名称等信息。
6. 转换成yolo格式:使用脚本工具将xml格式的标注文件转换成yolo格式的标注文件。脚本工具可以从GitHub上下载,也可以自己编写。转换后的标注文件包含了每个目标的类别、中心点坐标、宽度和高度等信息。
7. 整理数据集:将所有图片和对应的yolo格式的标注文件整理成数据集,用于训练模型。
相关问题
labelimg标注yolo格式文件缺点
### 使用 LabelImg 标注 YOLO 格式文件存在的问题
#### 跨平台兼容性差
当在 Windows 上使用 LabelImg 工具标注图像并保存为 YOLO 格式的标签文件时,在 Linux 平台上可能会遇到解析错误。这种不一致主要源于不同操作系统之间的路径处理差异以及编码方式的不同[^1]。
#### 修改已标注数据困难
一旦完成了一个文件夹内图片的标注工作后,后续再尝试对其中某些特定样本进行编辑将会变得异常棘手。这不仅限于新增类别或是调整边界框位置的操作,还包括更改 `.names` 文件中的分类名称以匹配对应的 `.txt` 文档内容也十分不便。
#### 数据一致性维护复杂
为了确保每次更新后的标注信息能够正确反映到相应的配置文件中(如 `classes.txt`),用户可能需要手动同步这些改动,这一过程容易出错且耗时较长。
```python
# 示例:读取 classes.txt 获取类名列表
with open('data/obj.names', 'r') as f:
lines = f.readlines()
class_names = [line.strip() for line in lines]
print(class_names)
```
使用labelimg标注Yolo
### 使用 LabelImg 生成 YOLO 数据集格式
LabelImg 是一款广泛应用于目标检测任务的标注工具,支持多种数据格式导出,其中包括 YOLO 格式的标签文件。以下是关于如何使用 LabelImg 工具生成适用于 YOLO 模型训练的数据集的相关信息。
#### 1. 安装 LabelImg
为了能够顺利运行 LabelImg,需先完成安装过程。可以通过源码编译或者直接下载预构建版本来实现安装[^2]。推荐通过 Python 的 pip 命令快速安装:
```bash
pip install labelimg
```
如果需要从源码安装,则可以克隆官方仓库并按照文档中的指导操作。
#### 2. 创建图像文件夹
准备一组图片作为待标注的目标对象集合,并将其存储在一个单独的文件夹中。这些图片将成为后续标注的基础素材。
#### 3. 启动 LabelImg 并加载图片
启动程序后,在界面右上角指定输入路径指向之前创建的图片文件夹;接着设置保存标签的位置以及选择所需的输出格式——这里应选为 **YOLO** 格式。
#### 4. 开始标注
对于每张图片,利用鼠标拖拽框选出感兴趣区域 (Region of Interest, ROI),随后定义类别名称。完成后点击 “Save” 键盘快捷键 Ctrl+S 或者菜单栏选项保存当前进度到对应的 .txt 文件里。
#### 5. YOLO 数据格式解释
最终产生的 `.txt` 文件遵循特定结构化布局,每一行代表一个边界框的信息,具体形式如下所示:
```
<class_id> <x_center> <y_center> <width> <height>
```
上述参数均采用归一化的数值表示法相对于整幅图尺寸的比例关系[^1]。
- `<class_id>` 表明物体所属分类索引号;
- `<x_center>,<y_center>` 中心坐标位置;
- `<width>,<height>` 边界矩形宽高比例值。
#### 6. 准备配置文件与训练测试划分
除了标注外还需准备好描述各类别的 names 文件列表以及 train.txt/test.txt 记录样本分布情况以便于导入框架进行学习评估活动。
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### 示例代码片段
下面提供一段简单的脚本帮助理解如何读取已生成的 YOLO txt 文件内容:
```python
def parse_yolo_label(file_path):
with open(file_path, 'r') as f:
lines = f.readlines()
labels = []
for line in lines:
parts = list(map(float, line.strip().split()))
class_id, x_center, y_center, width, height = parts[:5]
labels.append({
"class": int(class_id),
"bbox": [x_center, y_center, width, height]
})
return labels
example_labels = parse_yolo_label('path_to_your_file.txt')
print(example_labels)
```
此函数会解析单个 TXT 文件并将结果返回成易于处理的形式。
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