一、工具 labelimg 的介绍
LabelImg 是一个开源的图形图像注释工具,用于创建边界/矩形框(适用于要标注物体的位置和大小)和多边形注释(适用于标注非规则形状的物体)。它是用python写的,并使用Qt作为其图形界面,所以安装LabelImg需要安装Qt。LabelImg能够在Windows、Linux和macOS等多个平台上运行。它还支持各种类型的图像文件格式,如JPG、PNG和 BMP等。
二、标注的数据格式
- VOC标签格式,保存为.xml文件
- YOLO标签格式,保存为.txt格式
- CreateML标签格式,保存为.json格式
三、labelimg工具的安装
1、创建并激活虚拟环境
默认已经安装anaconda,未安装参考Anacond下载安装配置教程详解
# 创建虚拟环境
conda create -n labelimg python=3.8
# 激活虚拟环境
conda activate labelimg
2、执行安装LabelImg命令
在虚拟环境中执行如下命令:
pip install PyQt5 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
pip install pyqt5-tools -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
pip install lxml -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
pip install labelImg -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ (Img中的I要大写,注意)
四、工具使用说明
1、创建所需文件夹
创建数据集文件夹,默认是VOC2007,也可自定义。在VOC2007文件夹内创建3个文件夹:
- 名为 JPEGImages 的文件夹,存放的是需要打标签的图片
- 名为 Annotations 存放标注的标签文件
- 名为 predefined_classes.txt 的txt文件来存放所要标注的类别名称(如果是YOLO数据集标注会自动在Annotations 中生成classes.txt)
2、准备数据
将需要标注的图片存放在JPEGImages文件夹里(人、狗、猫三种类别照片)
将图片所属的类别写进predefined_classes.txt文件里(人、狗、猫三种类别名称)
3、启动命令
在虚拟环境中执行 labelmg 命令
或 指定文件夹
(labelimg)C: Users 12045>labelImg D:\AI\Python\VOC2007\JPEGImages D:\AI\Python\VOC2007\predefined_classes.txt D:\AI\Python\VOC2007\Annotation
指定文件夹打开之后,由于上述命令,会把相应的图片都加载过来,并在进行标注的时候,可以选择所属类别。
4、工具界面说明
五、图像标注
1、标注的过程
首先选中1的Create RectBox位置,则会对图片进行矩形框的绘制2,在标注好之后,填充类别dog,点击ok,则进行标注成功。最后点击快捷键 D 进行自动保存(也可以进行手动保存),接着会出现下一张图片,用同样的方法进行标注。