小白快速上手 labelimg：新手图像标注详解教程

前言

本教程主要面向初次使用 labelimg 的新手，详细介绍了如何在 Windows 上通过 Anaconda 创建和配置环境，并使用 labelimg 进行图像标注。

1. 准备工作

在开始本教程之前，确保已经安装了 Anaconda。可以参考我之前的教程了解 Anaconda 的下载与安装：一步步教你在 Windows 上轻松安装 Anaconda以及使用常用conda命令（超详细）。
本文所有命令操作均在Anaconda Prompt下进行，打开方式如下图。

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2. 创建 Conda 环境

使用 Conda 管理 Python 环境可以避免不同项目之间的依赖冲突。下面是配置步骤：

# 创建 Python 3.9 的新环境（名称为 labelimg）
conda create -n labelimg python=3.9 -y# 激活环境
conda activate labelimg

注意：可以根据需要选择不同的 Python 版本，但建议使用 3.8 或 3.9，以确保 labelimg 的兼容性，版本过高会导致不稳定直接退出程序。

3. 安装 labelimg

安装 labelimg 有两种主要方法：使用 Conda 或 Pip，各有优缺点。

方法一：使用 pip 安装 `labelimg`（简洁快速但不稳定）

激活环境后，直接运行以下命令使用 pip 安装：

pip install labelimg

优点：pip 安装方法简洁、快速，适合 Conda 默认不包含 labelimg 的情况。

缺点：有时依赖项可能因 Python 版本或系统环境导致兼容性问题。

方法二：使用 Conda 安装 `labelimg`（推荐）

激活环境后，直接运行以下命令使用 conda 安装：

conda install -c conda-forge labelimg

优点：Conda 会自动解决依赖冲突问题，通常更稳定，且 Conda Forge 提供的包适配性较好。

缺点：Conda Forge 中的包可能不是最新版本，适合追求环境稳定的用户。

4. 启动 labelimg

使用以下命令启动 labelimg：

labelimg

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5. labelimg 的基本使用

5.1 打开图像（文件夹）

在工具栏中选择“Open”来加载单个图像
在工具栏中选择“Open Dir”来加载目标文件夹内的所有图像
在工具栏中选择“Change Save Dir”来改变XML保存路径

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5.2 创建标注框

选择图像后，点击“Create RectBox”按钮，或使用快捷键 W 来创建一个矩形框。
鼠标拖拽创建边界框，并在对话框中输入标签名称，例如“dog”或“car”等，根据需求输入。
创建完成后，点击“Save”按钮保存 XML 标注文件。

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5.3 快捷键（必会）

Ctrl + S - 保存当前标注
A / D - 切换至上/下一张图片
W - 创建矩形框

5.4 配置

5.4.1 自动保存（强烈推荐）

可以通过选择 View -> Auto Save Mode 自动保存标注数据。
选择该选项后，每次创建完标注框后不需要手动点击"Save"保存标注数据。

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5.4.2 选择 YOLO 格式或 PascalVOC 格式导出标注文件（区别）

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Pascal VOC 格式（默认）：使用 XML 文件描述标注，包含目标的类别、坐标（非归一化）以及其他信息。每个 XML 文件的结构如下：

<annotation><folder>images</folder><filename>image1.jpg</filename><size><width>image_width</width><height>image_height</height><depth>3</depth></size><object><name>class_name</name><bndbox><xmin>x_min</xmin><ymin>y_min</ymin><xmax>x_max</xmax><ymax>y_max</ymax></bndbox></object>
</annotation>

class_name：目标的类别名称。
bndbox：边界框的具体坐标，分别表示框的左上角 (xmin, ymin) 和右下角 (xmax, ymax) 的位置。

YOLO 格式：每个目标用一个行表示，包含了类别标签和归一化后的边界框信息。具体格式如下：

class_id center_x center_y width height

class_id：目标的类别编号。
center_x、center_y：目标边界框的中心坐标（归一化到图像宽度和高度的比例）。
width、height：边界框的宽度和高度（同样是归一化比例）。

使用场景：

YOLO 格式：用于 YOLO 系列的目标检测模型，因为格式紧凑、存储空间小，适合大批量数据集训练时快速加载和处理。
Pascal VOC 格式：常用于更通用的数据集，适合兼容性广泛的检测任务。Pascal VOC 格式在标注详细度上更高，更适合需要丰富标签信息的场景，如模型评价或结果展示等。