labelimg怎么推出

时间: 2024-04-04 18:28:22 浏览: 18
LabelImg是一个开源的图像标注工具，用于创建和编辑图像标注数据集。它可以帮助用户在图像上绘制边界框或者进行多边形标注，以标记出感兴趣的目标物体。以下是使用LabelImg的步骤： 1. 安装LabelImg：首先，你需要从GitHub上下载并安装LabelImg。它支持Windows、Linux和macOS系统。 2. 打开LabelImg：安装完成后，你可以打开LabelImg应用程序。 3. 导入图像：在LabelImg中，你可以通过点击"Open"按钮或者使用快捷键Ctrl+O来导入需要标注的图像。 4. 创建标注框：在图像上选择一个目标物体，然后点击鼠标左键并拖动来创建一个边界框。你可以调整边界框的大小和位置，确保它准确地包围目标物体。 5. 标注类别：在创建边界框后，你需要为该目标物体选择一个类别。在LabelImg中，你可以通过点击"Create RectBox"按钮来添加一个新的类别，并为其指定一个名称。 6. 保存标注结果：完成标注后，你可以点击"Save"按钮或者使用快捷键Ctrl+S来保存标注结果。LabelImg会将标注信息保存为XML文件，其中包含了每个目标物体的位置和类别信息。 7. 继续标注：如果你还有其他图像需要标注，可以重复上述步骤，导入新的图像并进行标注。 8. 导出标注数据：当你完成了一批图像的标注后，你可以使用LabelImg提供的导出功能将标注数据转换为常见的格式，如Pascal VOC、YOLO等，以便在训练目标检测模型时使用。
相关问题

labelimg重新标注

labelImg是一个用于图像标注的工具，可以帮助用户重新标注图像。下面是使用labelImg重新标注的步骤： 1. 首先，确保已经安装了labelImg。可以通过以下命令在Anaconda环境中安装labelImg： ```shell pip install labelImg ``` 2. 打开labelImg工具。可以通过以下命令在命令行中启动labelImg： ```shell labelImg ``` 3. 在labelImg界面中，点击"Open Dir"按钮选择要重新标注的图像所在的文件夹。例如，选择引用中提到的子文件夹D:\ProgramData\Anaconda3\Lib\site-packages\labelImg\data。 4. 在labelImg界面中，点击"Change Save Dir"按钮选择标注结果的保存路径。 5. 在labelImg界面中，点击"Create RectBox"按钮开始标注。使用鼠标在图像上框选出感兴趣的区域，并选择对应的标签。 6. 标注完成后，点击"Save"按钮保存标注结果。 7. 可以通过点击"Next Image"按钮切换到下一张图像进行标注，重复步骤5和步骤6。 8. 当所有图像都标注完成后，点击"Quit"按钮退出labelImg。 请注意，以上步骤仅为使用labelImg重新标注图像的基本流程，具体操作可能会因labelImg版本和个人需求而有所不同。

labelimg标注火焰

labelimg是一款常用的图像标注工具，它可以用来标注火焰。 首先，我们需要打开labelimg软件。在软件窗口左上角可以找到open按钮，点击打开我们要标注的火焰图像。 接下来，在软件窗口左边的工具栏中，选择矩形框工具（RectBox）。然后，用鼠标在火焰图像中选取一个矩形框，将其框住一个火焰的区域。 在框选矩形框后，会自动弹出一个对话框，在对话框中选择"fire"或者"火焰"等与火焰相对应的标签。 接着，点击对话框中的"Save"按钮保存标注后的图像和标签。 在标注过程中，可以使用快捷键Ctrl + s来保存标注结果，也可以使用快捷键Ctrl + d来删除之前选择的矩形框。 当我们标注完所有的火焰区域后，可以选择下一张图像来进行标注，或者可以选择在菜单栏中的File->Quit退出软件。 使用labelimg标注火焰的好处是可以准确标记出火焰的位置和边界框，方便后续的火焰检测和分类任务。同时，labelimg标注的结果可以保存为一种常用的标注文件格式，例如XML或TXT，方便后续的数据处理和训练。

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好的，关于在anaconda环境下使用labelimg，你可以按照以下步骤进行操作： 1. 首先，你需要在anaconda环境中安装labelimg。...7. 最后，你可以退出labelimg。可以使用以下命令退出： Ctrl + Q

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A.使用VSCode新建一个python程序video2picture.py实现对视频的读取抽帧。 B.导入相应的python模块。 C.通过opencv打开视频流。 D.使视频流进行逐帧显示。 E.通过python创建三个文件images，labels，checkfile。 F.通过跳帧（每5帧抽取一帧）保存到images里边，图片的命名格式为视频名_*.jpg，*代表（00001到10000）的数字。 G.对抽取到本地的帧通过labelimg根据检测任务需求进行标注，生成xml文件。 H.利用命令或代码将xml文件移植到labels文件夹下 I.通过python对xml文件进行解析，读取标注信息。 J.将标注信息画到对应的图片上进行显示。 K.标注框显示采用逐框进行显示。 L.逐框显示完后将图片保存到checkfile文件夹下。 必要的注释及录制说明代码

以下是实现视频读取抽帧并进行标注和显示的Python代码，包括必要的注释及录制说明： ...在代码中使用了labelimg工具进行标注，通过解析xml文件将标注信息画到对应的图片上进行显示。标注框的显示采用逐框进行显示。

如何在主函数中显示这两个界面:class Faceshow(QMainWindow, Ui_MainWindow): def __init__(self, parent=None): super(Faceshow, self).__init__(parent) self.setupUi(self) self.main_button.clicked.connect(start) self.main_exit.clicked.connect(self.quit) def quit(self): self.close() class RESUshow(QWidget, Ui_Form): def __int__(self, parent=None): super(RESUshow, self).__init__(parent) self.setupUi(self) img1, img2, text1, text2 = start() pixmap1 = QPixmap.fromImage(img1) pixmap2 = QPixmap.fromImage(img2) self.label_img1.setPixmap(pixmap1) self.label_img2.setPixmap(pixmap2) self.label_psnr.setText(text1) self.label_ssim.setText(text2)

self.resushow.label_img1.setPixmap(pixmap1) self.resushow.label_img2.setPixmap(pixmap2) self.resushow.label_psnr.setText(text1) self.resushow.label_ssim.setText(text2) self.resushow.show() def...

imglabel如何使用

labelImg是一个用于标注图像的工具。根据引用，它是一个桌面应用程序，可以在Linux系统上使用。要使用labelImg，您可以按照以下步骤进行操作: 1. 首先，您需要从GitHub上下载labelImg，您可以在引用中提到的链接中...

opencv 进行车牌检测，图片自选，并对检测的车牌进行图像分割车牌检测结果保存按钮，车牌图像分割按钮，退出按钮在GUI界面上显示代码

下面是一个基于Python和OpenCV的GUI程序，可以进行车牌检测、图像分割、结果保存等操作。... self.label.configure(image=img) self.label.image = img root = tk.Tk() app = App(root) root.mainloop()

from PIL import Image import tkinter as tk def show_results(results): # 创建子界面 win = tk.Toplevel() win.geometry("400x400") win.title("子界面") # 创建表格 table = tk.Frame(win) table.pack() # 创建表头 tk.Label(table, text="X").grid(row=0, column=0) tk.Label(table, text="Y").grid(row=0, column=1) tk.Label(table, text="W").grid(row=0, column=2) tk.Label(table, text="H").grid(row=0, column=3) tk.Label(table, text="类别").grid(row=0, column=4) # 创建表格内容 for i, s1 in enumerate(results): tk.Label(table, text=s1[0]).grid(row=i + 1, column=0) tk.Label(table, text=s1[1]).grid(row=i + 1, column=1) tk.Label(table, text=s1[2]).grid(row=i + 1, column=2) tk.Label(table, text=s1[3]).grid(row=i + 1, column=3) tk.Label(table, text=s1[4]).grid(row=i + 1, column=4) # 创建选择按钮 select_button = tk.Button(table, text="选择", command=lambda s=s1: select_result(s)) select_button.grid(row=i + 1, column=5) # 定义选择结果函数 def select_result(result): print("选择的是：", result) def site(source, pred, names): img = Image.open(source) x1, x2 = img.size print([x1, x2]) results = [] for i1 in pred: s = [] for i2 in i1.data.cpu().numpy(): s1 = [] s = list(i2) # 获取预测框中心点的坐标 x = s[0] = float(round((s[0] + s[2]) / 2 / x1, 4)) y = s[1] = float(round((s[1] + s[3]) / 2 / x2, 4)) # 预测框的宽和高 w = s[2] - s[0] h = s[3] - s[1] s1.append(str(x)) s1.append(str(y)) s1.append(str(w)) s1.append(str(h)) s1.append(names[int(s[5])]) if s[4] < 0.5: break results.append(s1) # 创建GUI界面 window = tk.Tk() window.geometry("400x400") # 创建按钮 for name in set([r[4] for r in results]): tk.Label(window, text=name).pack() button = tk.Button(window, text="显示" + name + " 的结果", command=lambda name=name: show_results([r[:4]+[name] for r in results if r[4] == name])) button.pack() # 创建确定按钮 confirm_button = tk.Button(window, text="退出", command=window.quit) confirm_button.pack() window.mainloop()在这个程序的基础上换个上位机界面，同时尽可能的少改动

confirm_button = tkinter.Button(window, text="退出", command=window.destroy) confirm_button.grid(row=1, column=0, columnspan=2) window.mainloop() 注意，由于我没有完整的程序运行环境，上述代码...

ubuntu20.04使用yolo

3. 安装LabelImg工具，可以使用以下命令在Ubuntu 20.04上安装LabelImg： pip install labelimg -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 4. 进入YOLOv5.7目录，可以使用以下命令进入目录： cd ...

conda安装rolabelimg

pip install labelImg 5. 运行rolabelimg。在终端或Anaconda Prompt中运行以下命令： labelImg 现在你已经成功安装了rolabelimg。如果你想退出conda环境，请在终端或Anaconda Prompt中运行以下...

class initface(): def __init__(self,master): self.master = master self.master.config(bg='white') self.initface = tk.Frame(self.master,) self.initface.pack() # 左边：按钮区域,创建一个容器 self.Pane_top = tk.PanedWindow(width=900, height=100, background="white") self.Pane_top.place(x=0, y=0) self.Pane_left = tk.PanedWindow(width=210, height=540, background="grey") self.Pane_left.place(x=0, y=94) self.Pane_right = tk.PanedWindow(width=690, height=540, background="white") self.Pane_right.place(x=210, y=94) self.bg_photo = tk.PhotoImage(file='manager.gif') img_label = tk.Label(self.Pane_top, image=self.bg_photo, width=900, height=120) img_label.place(x=0, y=0) img_label.pack() # 添加左边按钮 self.btn = tk.Button(self.Pane_top, text='退出', width=6, font=("华文黑体", 10, "bold"), command=self.change) self.btn.place(x=830, y=4) self.LabelFrame_operate = tk.LabelFrame(self.Pane_left, text="操作窗口", width=200, height=200) self.LabelFrame_operate.place(x=5, y=0) self.Button_add = tk.Button(self.LabelFrame_operate, text="添加学生", width=10, font=("华文黑体", 15, "bold"), command=self.addstudent) self.Button_add.place(x=40, y=20) self.Button_update = tk.Button(self.LabelFrame_operate, text="加入学会", width=10, font=("华文黑体", 15, "bold"), command=self.add_union) self.Button_update.place(x=40, y=80) self.Button_delete = tk.Button(self.LabelFrame_operate, text="删除学生", width=10, font=("华文黑体", 15, "bold"), command=self.delete_student) self.Button_delete.place(x=40, y=140) self.LabelFrame_delete = tk.LabelFrame(self.Pane_left, text="学生删除窗口,输入需删除学生\n学号后请点击\n‘删除学生'按钮进行操作’", width=200, height=340) self.LabelFrame_delete.place(x=5,y=200) self.Label_delete_sno = tk.Label(self.LabelFrame_delete, text="学号:") self.Label_delete_sno.place(x=10, y=30) self.Entry_delete_sno = tk.Entry(self.LabelFrame_delete, width=8) self.Entry_delete_sno.place(x=45, y=30) # self.Label_delete_name = tk.Label(self.LabelFrame_delete, text="姓名:") # self.Label_delete_name.place(x=10, y=80) # self.Entry_delete_name = tk.Entry(self.LabelFrame_delete, width=8) # self.Entry_delete_name.place(x=45, y=80)

这是一个 Python 类的初始化方法，该类创建了一个图形用户界面（GUI）窗口。在这个窗口里，有一个顶部的按钮区域和一个左侧的操作窗口，以及一个右侧的空白区域。在左侧操作窗口中，有三个按钮，分别用于添加学生、...

from PIL import Image import tkinter as tk # 定义字体 font_title = ("Helvetica", 18, "bold") font_button = ("Helvetica", 30, "bold") def show_results(results): # 创建子界面 win = tk.Toplevel() # 修改子界面大小为800x800 win.geometry("1200x1200") win.title("预测结果") # 创建表格 table_frame = tk.Frame(win) table_frame.pack(pady=20) # 创建表头 # 修改字体大小为32 tk.Label(table_frame, text="X", font=("Helvetica", 32, "bold")).grid(row=1, column=0, padx=30) tk.Label(table_frame, text="Y", font=("Helvetica", 32, "bold")).grid(row=1, column=1, padx=30) tk.Label(table_frame, text="W", font=("Helvetica", 32, "bold")).grid(row=1, column=2, padx=30) tk.Label(table_frame, text="H", font=("Helvetica", 32, "bold")).grid(row=1, column=3, padx=30) tk.Label(table_frame, text="类别", font=("Helvetica", 32, "bold")).grid(row=1, column=4, padx=30) # 创建表格内容 for i, s1 in enumerate(results): tk.Label(table_frame, text=s1[0], font=("Helvetica", 32)).grid(row=i + 2, column=0, padx=30) tk.Label(table_frame, text=s1[1], font=("Helvetica", 32)).grid(row=i + 2, column=1, padx=30) tk.Label(table_frame, text=s1[2], font=("Helvetica", 32)).grid(row=i + 2, column=2, padx=30) tk.Label(table_frame, text=s1[3], font=("Helvetica", 32)).grid(row=i + 2, column=3, padx=30) tk.Label(table_frame, text=s1[4], font=("Helvetica", 32)).grid(row=i + 2, column=4, padx=30) # 定义选择结果函数 def select_result(result): print("选择的是：", result) # 创建选择按钮 for i, s1 in enumerate(results): # 修改字体大小为30 select_button = tk.Button(table_frame, text="选择", font=font_button, command=lambda s=s1: select_result(s)) select_button.grid(row=i + 2, column=5, padx=30) def site(source, pred, names): # 打开图像 img = Image.open(source) x1, x2 = img.size print([x1, x2]) results = [] # 获取预测结果 for i1 in pred: s = [] for i2 in i1.data.cpu().numpy(): s1 = [] s = list(i2) # 获取预测框中心点的坐标 x = s[0] = float(round((s[0] + s[2]) / 2 / x1, 4)) y = s[1] = float(round((s[1] + s[3]) / 2 / x2, 4)) # 预测框的宽和高 w = s[2] - s[0] h = s[3] - s[1] s1.append(str(x)) s1.append(str(y)) s1.append(str(w)) s1.append(str(h)) s1.append(names[int(s[5])]) if s[4] < 0.5: break results.append(s1) # 创建GUI界面 window = tk.Tk() # 修改主界面大小为800x800 window.geometry("800x800") window.title("目标检测结果") # 创建按钮框架 buttons_frame = tk.Frame(window) buttons_frame.pack(pady=30) # 创建按钮 for name in set([r[4] for r in results]): # 修改字体大小为30 button = tk.Button(buttons_frame, text=f"显示{name}的结果", font=font_button, command=lambda name=name: show_results([r[:4] + [name] for r in results if r[4] == name])) button.pack(pady=10) # 创建确定按钮 # 修改字体大小为30 confirm_button = tk.Button(window, text="退出", font=font_button, command=window.quit) confirm_button.pack(pady=30) window.mainloop() 详细分析这个程序是怎么实现的

程序中使用了 PIL 库来打开图像，使用了 Toplevel 和 Frame 控件来创建子界面和按钮框架，使用了 Label 和 Button 控件来创建表格和按钮，并使用了命令绑定来实现按钮的点击事件。程序的流程是：先打开图像，然后...

losses, fake_image, real_image, input_label, L1_loss, style_loss, clothes_mask, CE_loss, rgb, alpha = model( Variable(data['label'].cuda()), Variable(data['edge'].cuda()), Variable(img_fore.cuda()), Variable(mask_clothes.cuda()) , Variable(data['color'].cuda()), Variable(all_clothes_label.cuda()), Variable(data['image'].cuda()), Variable(data['pose'].cuda()), Variable(data['image'].cuda()), Variable(mask_fore.cuda())) Traceback (most recent call last): File "/home/a/下载/pycharm-community-2023.1.3/plugins/python-ce/helpers/pydev/pydevd.py", line 1496, in _exec pydev_imports.execfile(file, globals, locals) # execute the script File "/home/a/下载/pycharm-community-2023.1.3/plugins/python-ce/helpers/pydev/_pydev_imps/_pydev_execfile.py", line 18, in execfile exec(compile(contents+"\n", file, 'exec'), glob, loc) File "/home/a/pycharmproject/clothes_try_on_copy/try-on_parse/ACGPN_inference/use_100epoch_to_test.py", line 203, in <module> losses, fake_image, real_image, input_label, L1_loss, style_loss, clothes_mask, CE_loss, rgb, alpha = model( File "/home/a/.conda/envs/clothes_try_on_copy1/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 889, in _call_impl result = self.forward(*input, **kwargs) TypeError: forward() takes 2 positional arguments but 11 were given 进程已结束,退出代码1

根据报错信息，可以看出问题出在调用模型的forward()函数时参数数量不匹配。模型的forward()函数定义了接收2个位置参数，但是在调用时传入了11个参数。 可能的解决方法是检查模型的forward()函数的定义，并确保传入...

以下代码运行后出错： import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from skimage import io, filters, measure img = io.imread('leaf.jpg', as_gray=True) edges = filters.sobel(img) labels = measure.label(edges) regions = measure.regionprops(labels) max_region = max(regions, key=lambda x: x.area) xmin, ymin, xmax, ymax = max_region.bbox fig, ax = plt.subplots() ax.imshow(img, cmap='gray') ax.plot([xmin, xmin], [ymin, ymax], color='r') ax.plot([xmin, xmax], [ymax, ymax], color='r') ax.plot([xmax, xmax], [ymax, ymin], color='r') ax.plot([xmax, xmin], [ymin, ymin], color='r') plt.show() 错误信息如下： max_region = max(regions, key=lambda x: x.area) ValueError: max() arg is an empty sequence 请改正代码

labels = measure.label(edges) regions = measure.regionprops(labels) if not regions: # 如果regions为空，打印错误信息并退出程序 print("输入的图像不包含任何区域！") exit() max_region = max(regions, ...
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JSTL详细标签库介绍

如找不到，那么：<BR><BR>命令行APP/控制台APP（不基于GUI），当异常不能被“捕获”，那么该程序会运行默认异常处理程序，退出JAVA，若Applet或基于GUI的APP，当一个异常未被“捕获”，GUI在运行默认异常处理程序...

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