labelimg检查标签

### 如何验证 LabelImg 标注的标签准确性

为了确保通过 LabelImg 创建的数据集中的标签准确无误，可以采用多种方法来检验这些标签的质量。一种有效的方法是编写脚本自动检查 XML 文件内的标注信息是否符合预期标准。

对于给定路径下的所有 `*.xml` 文件，可以通过解析每个文件并提取其中的对象名称与预定义的标准列表进行比较。如果发现不匹配项，则记录下来以便后续审查。下面是一个 Python 脚本实例，用于批量校验由 LabelImg 产生的 XML 文件：

import xml.etree.ElementTree as ET
import os

def check_labels(directory, correct_label='person'):
    errors = []
    
    for file_name in os.listdir(directory):
        if not file_name.endswith('.xml'):
            continue
        
        full_path = os.path.join(directory, file_name)
        
        try:
            tree = ET.parse(full_path)
            root = tree.getroot()
            
            objects = root.findall('object')
            for obj in objects:
                label = obj.find('name').text
                
                if label != correct_label:
                    error_msg = f"Incorrect label '{label}' found in {file_name}"
                    errors.append(error_msg)

        except Exception as e:
            print(f"Error processing {full_path}: ", str(e))
    
    return errors


path_to_xml_files = 'D:/w h/test'
errors_found = check_labels(path_to_xml_files)

if errors_found:
    for err in errors_found:
        print(err)
else:
    print("All labels are correct.")

此代码遍历指定目录下所有的 `.xml` 文件，并读取每张图片对应的对象类别名。当遇到不符合设定条件（例如不是 "person" 类别）的情况时，会将其作为异常情况报告出来[^2]。

此外，在实际应用过程中还可以考虑其他因素如边界框的位置合理性、重叠度等来进行更全面细致的审核工作。同时也可以利用可视化工具辅助人工复查部分样本以进一步提升数据质量[^4]。