Labellmg使用()格式来保存图像标记数据

LabelImg是一个广泛用于图像标注的开源工具，它通常使用的文件格式是PASCAL VOC (Vocabulary Object Classes) 格式，也称为XML格式。这个格式定义了每个对象的位置、类别以及可能有的额外信息，比如物体的边界框坐标、大小、旋转角度等。在LabelImg中，当你完成图像的标注后，会生成一个对应的XML文件，每个对象对应一个XML标签，其中包含像<object>、<bndbox>这样的结构。例如：

<object>
    <name>car</name>
    <pose>Left</pose>
    <truncated>0</truncated>
    <difficult>0</difficult>
    <bndbox>
        <xmin>100</xmin>
        <ymin>50</ymin>
        <xmax>200</xmax>
        <ymax>150</ymax>
    </bndbox>
</object>

这里 `<xmin>`、`<ymin>`、`<xmax>` 和 `<ymax>` 分别表示对象边界框左上角和右下角的坐标。

相关问题

labellmg使用

Labellmg 是一个基于深度学习的图像标注工具，它可以帮助用户快速、准确地为图像添加标注信息。使用 Labellmg 的步骤如下：

1. 安装 Labellmg：Labellmg 是一个开源工具，你可以从 GitHub 上下载和安装它。

2. 准备图像数据集：将需要标注的图像准备好，并放在一个文件夹中。

3. 启动 Labellmg：使用命令行或终端进入 Labellmg 的安装目录，并运行相应的命令来启动工具。

4. 导入图像数据集：在 Labellmg 中，选择 "Open Dir" 或类似选项来导入图像数据集所在的文件夹。

5. 添加标注框：在图像上选择一个区域，并给它添加一个合适的标签，重复此步骤直到所有需要标注的区域都被标注。

6. 保存标注结果：将标注结果保存为 XML 文件或其他格式，以便后续使用。

Labellmg 支持多种标注任务，包括目标检测、语义分割和关键点标注等。它提供了简单易用的用户界面，同时也支持快捷键和自定义配置，使得标注过程更加高效和灵活。希望这些信息能对你有所帮助！

使用labellmg

你可以使用LabelImg来标注图像数据集。LabelImg是一个开源的图像标注工具，它可以帮助你在图像中创建矩形框并为其分配标签。

要使用LabelImg，你可以按照以下步骤操作：

1. 首先，安装Python和Qt库（如果你还没有安装的话）。
2. 在GitHub上找到并下载LabelImg的源代码。
3. 解压缩下载的文件，并进入解压缩后的目录。
4. 打开命令行终端，并在LabelImg目录下运行以下命令来安装所需的依赖项：

   pip install -r requirements/requirements-linux.txt

5. 运行以下命令来启动LabelImg：

   python labelImg.py

6. 在LabelImg界面中，点击"Open Dir"按钮选择要标注的图像文件夹。
7. 点击"Create RectBox"按钮创建一个矩形框，并在弹出的对话框中输入标签。
8. 通过拖动矩形框来调整其位置和大小，确保它准确地包围目标对象。
9. 标注完成后，点击"Save"按钮保存标注结果。标注结果将以XML文件的形式保存在与图像文件相同的目录下。

使用LabelImg可以很方便地为图像数据集创建标注信息，这对于训练目标检测算法或其他相关任务非常有用。希望这些步骤对你有帮助！如果你需要进一步的帮助，请随时提问。