labelimg自动保存为txt

labelimg是一款图像标注工具，支持对图片中的目标进行标注，常用于深度学习中的目标检测任务。在使用labelimg时，你可以将标注结果保存为XML或者TXT文件。其中，TXT文件保存的是目标的坐标信息和类别信息，可以用于训练深度学习模型。为了自动保存为TXT文件，你需要在labelimg中设置自动保存功能。具体设置方法如下：

1. 打开labelimg软件，在菜单栏中选择“Edit” -> “Preferences”。
2. 在弹出的窗口中选择“Default Save Dir”选项卡，设置保存目录。
3. 在同一窗口中选择“Auto Save Mode”选项卡，勾选“Auto Save Mode”和“PascalVOC”选项。
4. 点击“OK”保存设置。

这样设置后，当你标注完成一个目标后，系统会自动保存一个TXT文件，其中包含目标的坐标和类别信息。同时，也会生成一个XML文件，你可以根据需要选择保存哪种格式的标注结果。如果需要将TXT文件用于训练模型，你可以使用相关的深度学习框架进行处理。

相关问题

为什么labelimg保存后会成TXT文件，怎么改成图片模式

LabelImg是一款基于Python开发的图像标注工具，它会将标注信息保存在XML或TXT格式的文件中。如果你想将标注信息保存为图片模式，可以尝试使用以下方法：

1. 打开LabelImg软件，点击菜单栏中的“View”选项，选择“Auto save mode”。

2. 在弹出的对话框中选择“Save as PNG”选项，这样LabelImg就会自动将标注好的图片保存为PNG格式。

3. 如果需要将已有的TXT文件转换为图片格式，可以使用Python代码将TXT文件中的标注信息读取出来，并在原图上绘制标注框。以下是一个简单的示例代码：

import cv2

img_path = "image.jpg"
txt_path = "label.txt"

# 读取原图
img = cv2.imread(img_path)

# 读取标注信息
with open(txt_path, "r") as f:
    lines = f.readlines()

# 在原图上绘制标注框
for line in lines:
    line = line.strip().split()
    x1, y1, x2, y2 = map(int, line[1:])
    cv2.rectangle(img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)

# 保存标注后的图片
cv2.imwrite("labeled_image.jpg", img)

以上是一种基于OpenCV的方法，它可以将TXT文件中的标注信息读取出来，并在原图上绘制标注框，最终将标注后的图片保存为JPG格式。

labelimg标注文件.txt转换成xml

### 回答1：
labelimg是一款非常方便的图像标注工具，可以用来标注各种类型的物体，并且生成不同格式的标注文件。其中包括txt格式和xml格式。

首先需要将labelimg标注文件从txt格式转换成xml格式。这个过程可以通过使用Python程序实现。具体步骤如下：

1. 导入相关的库，比如os、re、xml.etree.ElementTree等。

2. 读取txt格式的标注文件。

3. 解析txt文件，获取需要的信息，比如图片大小、目标类别、目标坐标等。

4. 利用xml.etree.ElementTree库创建一个xml文件，并且添加根节点和子节点。

5. 将解析出来的信息添加到xml文件的对应节点中。

6. 保存xml文件。

需要注意的是，这个过程需要先了解xml文件的格式和结构，以及如何使用xml.etree.ElementTree库创建和修改xml文件。

通过这个过程转换后，就可以使用其它支持xml格式标注文件的机器学习算法或应用程序进行物体检测等任务，比如使用YOLO、Faster R-CNN等算法进行目标检测等。

### 回答2：
LabelImg是一款非常方便易用的图像标注工具，可以用它来标注图片中的目标物体，并生成相应的标注文件。但是，LabelImg生成的标注文件是txt格式的，不太方便进行后续的处理，因此有时需要将txt格式的标注文件转换成xml格式的标注文件。以下是标注文件txt转换成xml的步骤：

1. 首先需要安装一个叫做"LabelImgConvert"的工具，可以在Github上找到它的相关资料。下载安装好之后，打开终端或命令行窗口，输入命令：labelImgConverter -i input_dir -o output_dir，其中input_dir是原始标注文件目录，output_dir是要输出的xml格式文件目录。执行该命令后，程序会自动将txt格式的标注文件转换成xml格式的标注文件，并存储到指定的output_dir目录下。

2. 如果你没有安装LabelImgConvert工具，也可以手动将txt标注文件转换成xml格式。方法是，先创建一个xml格式的模板文件，内容与标注文件中的注释信息一致，然后手动将txt标注文件中的注释信息复制到xml模板文件中，并保存。需要注意的是，xml格式的标注文件中需要按照预定义的格式来命名和组织标注信息，否则会无法通过后续的处理流程。

总之，无论是使用LabelImgConvert工具还是手动转换，都需要对标注文件的格式要求有一定的了解，同时要保证输出的xml格式标注文件与原始图片和txt格式标注文件一致，这样才能保证后续的机器学习或其他应用正常进行。

### 回答3：
labelimg是一种常用的图像标注工具，它可以帮助我们方便地对图像进行标注，并生成对应的标注文件。其中，常用的文件格式之一是.txt文件，它记录了标注的对象的位置和类别等信息。如果需要将这些txt文件转换成其他格式，比如XML格式，可以使用一些工具进行转换。

在进行转换前，我们需要先了解XML文件的结构。XML是可扩展标记语言，它允许我们自定义标签以及标签的属性和值。在图像标注中，XML文件通常包括图片的宽、高、深度信息，以及每个标注对象的位置、类别等信息，这些信息通过特定的标签记录在XML文件中。

为了将txt文件转换成XML格式，我们可以使用Python编程语言中的相关程序库，比如XML ElementTree库。这个库可以帮助我们创建XML文档，并将txt文件中的信息导入到文档中。

具体步骤如下：

1. 读取txt文件，将每个标注对象的位置，类别等信息提取出来。

2. 创建空的XML文档，并定义根节点。

3. 遍历所有的标注对象信息，为每个对象创建子节点，并将属性和值添加到节点中。

4. 将创建好的XML文档保存为XML文件。

总之，将labelimg标注文件.txt转换成XML格式需要了解XML文件的结构和使用相关的程序库，通过相关的操作将txt文件中的信息转换到XML文件中，然后就可以方便地使用XML文件进行图像标注和处理。