labelimg标注 分割
时间: 2023-08-27 13:05:23 浏览: 231
对于分割标注,你可以使用 LabelImg 工具进行处理。LabelImg 是一个开源的图像标注工具,支持多种类型的标注,包括目标检测和语义分割。
要在 LabelImg 中进行分割标注,你可以按照以下步骤操作:
1. 安装 LabelImg:首先,你需要在你的系统上安装 LabelImg。你可以在 CSDN 上找到关于 LabelImg 的安装和使用教程。
2. 打开图像:启动 LabelImg 后,使用菜单栏中的 "Open" 或者快捷键 Ctrl + O 打开你希望标注的图像。
3. 创建分割区域:点击左上角工具栏中的 "Create RectBox" 按钮,并在图像上拖动鼠标来创建一个矩形框,框选包含目标的区域。确保矩形框紧密地围绕目标。
4. 调整分割区域:如果需要更精确地调整分割区域,可以使用右侧的工具栏中的 "Edit" 按钮进行微调。你可以添加、删除或移动多边形节点来适应目标的形状。
5. 保存分割结果:在分割区域准确无误后,点击菜单栏中的 "Save" 或者快捷键 Ctrl + S 来保存标注结果。LabelImg 会将分割区域信息保存到一个 XML 文件中。
6. 继续标注:如果你还有其他图像需要标注,可以重复以上步骤。
通过以上步骤,你可以使用 LabelImg 进行分割标注。请注意,LabelImg 目前只支持在 Windows 和 Linux 系统下运行,对于 macOS 用户,可以考虑使用类似的图像标注工具,如 RectLabel 或者 VoTT。
相关问题
labelimg标注分割数据集
### 使用 LabelImg 标注用于分割的数据集
#### 准备工作
在使用 LabelImg 进行数据集标注之前,需要确保软件已正确安装并配置好环境变量。如果是 Windows 系统,则需将 `labelme.exe` 所在路径添加至 Path 环境变量中[^2]。例如,假设安装路径为 `C:\Users\leo\AppData\Roaming\Python\Python39\Scripts`,则应在此基础上完成设置。
#### 数据准备
如果原始数据是以视频形式存在,可以通过 Python 脚本将其转换为图像序列。以下是实现这一功能的代码示例:
```python
import cv2
video_path = r"D:\luzhi\1228\video\1.mp4" # 需要分割的视频地址
output_dir = "./1/" # 图片保存目录,需提前创建
cap = cv2.VideoCapture(video_path)
frame_id = 0
while cap.isOpened():
ret, frame = cap.read()
if ret:
cv2.imwrite(output_dir + '1_' + str(frame_id) + '.jpg', frame) # 保存每一帧为图片
frame_id += 1
else:
break
cap.release()
```
通过上述脚本可将视频分解为一系列静态图像文件[^3],这些图像是后续标注的基础。
#### 开始标注
启动 LabelImg 工具后加载待处理的图像集合。具体操作如下:
- **精准拖拽**:尽量使矩形框紧密贴合目标对象,从而提升标注精度[^1]。
- **适当留白**:虽然强调精确度很重要,但也应在目标四周保留一定空间,防止边界过于贴近影响模型学习效果[^1]。
- **避免遮挡**:当遇到部分隐藏或者截断的对象时,务必保证整个可见范围都被完全覆盖于单一标注框内[^1]。
- **多边形选项**:针对形态复杂不易用简单矩形概括的情况,利用多边形工具能够提供更为细致的表现方式。
- **减少重叠**:同一区域内不应存在过多相互交叠的标记框,除非确实代表不同个体或组成部分[^1]。
- **合理拆分**:对于被其他物体挡住而无法清晰呈现整体轮廓的情形下,考虑采用分开定义的方法来分别描绘各片段。
- **尺寸适配**:所划定区域既不可过分宽泛也不能太狭隘,仅限足以反映主体特性即可。
- **类别统一**:在整个项目周期里坚持运用一致的标准命名各类别标签,维持连贯性和逻辑性。
最后一步是导出标注成果为 Pascal VOC 或 YOLO 格式的 XML/TXT 文件以便进一步训练深度神经网络模型。
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labelimg标注分割数据集多边形
### 使用 LabelImg 进行图像分割数据集的多边形标注
LabelImg 是一款功能强大的开源图像标注工具,提供了简单易用的操作界面,能够帮助用户高效完成图像中标记对象的任务。对于需要精确标记不规则形状的对象时,可以采用多边形标注的方式。
#### 启动 LabelImg 并加载图片
启动应用程序后,在主界面上点击 `Open Dir` 来打开待处理的图片文件夹;接着选择要开始编辑的第一张照片并确认加载到工作区中[^1]。
#### 创建新的多边形标签
为了定义一个多边形区域,先从菜单栏里选取 `Create Polyline` 或者按下快捷键 `Ctrl+T` (Windows/Linux) / `Cmd+T`(Mac),此时光标的样式会变为十字线型态表示已切换至绘图模式。随后按照实际物体轮廓依次单击各顶点位置以构建封闭图形,当回到起点附近再次点击即完成该闭合路径的确立[^2]。
#### 编辑与调整现有线条
如果发现所画的边缘不够精准,则可以通过双击某一边缘上的任意处进入节点修改状态,这时会出现一些蓝色的小圆圈代表各个控制手柄,拖拽它们即可微调相应部分直至满意为止。另外还支持删除特定端点以及增加额外转折等功能来优化最终效果。
#### 设置类别名称及其他属性
每个多边形都应该关联一个预设好的分类名以便后续训练模型识别不同种类的目标物。这一步骤通常是在创建完成后弹出对话框内指定,如果没有自动显示的话也可以手动右键选中的shape然后挑选 “Edit Labels”,输入合适的描述文字保存下来作为此次操作的结果记录。
#### 导出标注成果
最后别忘了定期保存进度以防意外丢失重要更改。可通过顶部导航条里的 `Save` 功能实现当前文档连同所有已完成的工作一起存档备份。而针对整个项目而言则建议利用 `Change Save Dir` 设定专门存储这些XML格式元数据的位置方便日后查阅管理。
```bash
# 安装依赖库(首次运行前)
pip install pyqt5 lxml
# 下载最新版可执行程序包解压后直接运行labelimg.exe(Windows)/labelImg(MacOS&Linux)
git clone https://github.com/tzutalin/labelImg.git
cd labelImg
make qt5py3
./labelImg
```
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