labeling与labelimg的区别

Labeling和LabelImg是两个在计算机视觉领域常用的工具。

Labeling是一个广义的概念，指的是为数据集中的样本添加标签或注释。它可以包括各种任务，如对象检测、图像分割、姿态估计等。Labeling的目的是为了让计算机能够理解图像中的内容，并进行相应的分析和处理。

LabelImg是一个具体的标注工具，用于对象检测任务中的标注。它提供了一个用户友好的界面，允许用户手动绘制边界框或者多边形来标记图像中的目标物体。同时，LabelImg还支持保存标注结果为常见格式，如XML或CSV，以便后续的训练和评估。

因此，可以说LabelImg是一种用于标注对象检测任务的工具，而Labeling是一个更为广泛的概念，可以包括各种不同类型的标注任务。

相关问题

labelimg标注打框

### 如何使用 LabelImg 进行图像标注打框操作

#### 启动 LabelImg 工具
启动 LabelImg 可通过命令行输入 `labelImg` 或者双击应用程序图标来打开软件界面[^2]。

#### 设置保存路径
为了方便管理和查找标注后的文件，建议先设置好保存目录。点击界面上方的“Change Save Dir”按钮，选择一个合适的文件夹用于存储生成的 XML 文件或后续转换成其他格式的数据集文件[^3]。

#### 加载待标注图片
可以通过两种方式加载要处理的照片：
- **拖放法**：直接从资源管理器中选中一批或多张照片并将其拖放到 LabelImg 主窗口内；
- **菜单导入**：利用 File 菜单下的 Open 功能逐个挑选需要编辑的目标图像[^1]。

#### 创建矩形框 (Bounding Box)
当准备好开始标记时，点击工具栏上的 "Create RectBox" 按钮进入绘制模式。此时，在想要圈定的对象周围按住鼠标左键画出边界框；松开按键即完成了一个物体的选择过程。

#### 编辑标签信息
对于每一个新创建好的 Bounding Box，默认会弹出一个小对话框让用户填写类别名称（Class）。如果之前已经定义好了常用类别的列表，则可以直接从中选取而无需每次都手动录入文字说明。

#### 细调已有的边框位置
有时初次划定可能不够精确，这时可以借助四个角点来进行微调。只需简单地移动光标靠近任一角部直到变成双向箭头形状，接着按下右键即可随意改变该区域大小与方位。

#### 开启自动保存功能
为了避免意外丢失工作进度，推荐开启 Auto-Save Mode 选项。这可以在 View 下拉菜单里找到对应的开关项激活此特性。一旦启用之后，每次成功添加新的 Annotation 都会被即时记录下来。

# Python 示例代码片段展示如何批量处理多个文件夹中的图片进行标注前准备
import os

def prepare_images_for_labeling(image_dir, output_dir):
    if not os.path.exists(output_dir):
        os.makedirs(output_dir)

    for root, dirs, files in os.walk(image_dir):
        for file_name in files:
            if file_name.lower().endswith(('png', 'jpg', 'jpeg')):
                source_path = os.path.join(root, file_name)
                target_path = os.path.join(output_dir, file_name)
                
                # 复制图片到指定输出目录以便于集中管理
                shutil.copy(source_path, target_path)

prepare_images_for_labeling('/path/to/source/images', '/desired/save/location')

labeling和labelme

Labeling是将标签应用于数据的过程，通常用于训练机器学习模型或进行图像分割等任务。它涉及将特定类别或属性的标签分配给数据中的对象或区域。

Labelme是一种用于语义分割标注的工具，与其他标注工具（如labelimg）相比，它要求对目标进行详细的轮廓标绘，生成目标的掩膜。这是与labelimg最大的区别。除此之外，labelme的使用方法与其他标注工具相似，可以通过输入指令"activate labelme"来启动labelme工具。

为了使用labelme工具，需要先安装labelme库，可以使用命令"pip install labelme"进行安装。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [安装配置Labelimg，安装配置labelme](https://blog.csdn.net/qq_53366282/article/details/123447856)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [数据标注工具labeling与labelme](https://blog.csdn.net/X_Jun005/article/details/107228906)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]