如何利用labelImg工具为配电柜光按钮检测数据集进行矩形框标注，并导出VOC和YOLO格式的标注文件？

在电力行业配电柜光按钮检测项目中，正确地标注图像数据对于训练高质量的检测模型至关重要。labelImg是一款常用的图像标注工具，它可以用来绘制矩形框并生成VOC和YOLO格式的标注文件。为了帮助你更好地进行项目实战，你可以参考《配电柜光按钮检测数据集VOC+YOLO格式下载》中的数据集，该资源详细说明了标注流程和格式要求。

参考资源链接：[配电柜光按钮检测数据集VOC+YOLO格式下载](https://wenku.csdn.net/doc/1k6cevc8wz?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，你需要下载并安装labelImg工具。接着，启动labelImg并打开数据集中的一张jpg图片。使用labelImg的矩形框工具，在光按钮周围绘制矩形框，并为每个矩形框输入标注类别“button”。

完成一张图片的标注后，你需要保存标注。labelImg会同时生成VOC格式的xml文件和YOLO格式的txt文件。在VOC格式中，每个矩形框的位置信息、类别信息等都会记录在对应的xml文件中。而在YOLO格式中，这些信息会被记录在相应的txt文件中，格式为“类别 中心点x 中心点y 宽度 高度”。

当你对所有的图片完成标注后，你将获得一个完整的数据集，包含769张jpg图片及其对应的标注文件。这个数据集将为你在电力行业中进行配电柜光按钮的图像检测模型训练提供关键支持。

如果你需要更深入地了解图像标注、数据集准备以及深度学习模型训练的整个流程，建议仔细阅读《配电柜光按钮检测数据集VOC+YOLO格式下载》。这份资源不仅提供了数据集下载链接，还详细解释了每个步骤，为你的实战项目提供了全面的学习材料。

参考资源链接：[配电柜光按钮检测数据集VOC+YOLO格式下载](https://wenku.csdn.net/doc/1k6cevc8wz?spm=1055.2569.3001.10343)