python使用labelimg批量标注

LabelImg是一款轻量级的图像标注工具，特别适合用于Python的数据集标注工作。它允许用户通过交互式界面快速地给图片添加注释，并生成相应的XML标签文件，这对于支持OpenCV、Pascal VOC等框架的数据预处理非常有用。

使用LabelImg批量标注的主要步骤如下：

1. **下载并安装LabelImg**：首先需要从GitHub或其他官方网站下载最新版的LabelImg，并按照指示安装到你的系统上。

2. **准备数据集**：将你需要标注的图片放入一个文件夹中，通常每个类别放在单独的子文件夹内。

3. **打开LabelImg**：运行软件，点击"打开目录"选择包含图片的根目录。

4. **开始标注**：逐张图片双击打开，你可以使用鼠标或直接输入框来添加矩形、多边形或其他形状的注解，同时可以编辑标签信息。

5. **保存标注**：对于每张图片完成标注后，单击"保存为…"，选择对应的格式（通常是XML），并将文件名也一同保存，方便后续读取。

6. **批量操作**：如果你有大量图片需要标注，可以考虑编写脚本或者使用批处理功能，依次对所有图片进行同样的操作。

相关问题

labelimg批量标注图片生成xml文件

好的，我可以回答这个问题。LabelImg是一个开源的图像标注工具，通过它可以快速、简便地对图像进行标注，并生成对应的XML文件。使用LabelImg需要按照其指定的格式创建XML文件，并将标注信息写入XML文件中。接着，可以使用Python脚本批量进行标注，并生成对应的XML文件。希望这个回答对您有帮助。

如何使用labelImg批量生成红外图像数据集的Pascal VOC格式和YOLO格式的标注文件？

labelImg是一个广泛使用的图像标注工具，能够帮助我们快速生成用于机器学习和计算机视觉任务的标注文件。面对红外无人机检测数据集，你需要熟悉labelImg的操作，并了解如何生成Pascal VOC和YOLO两种格式的标注文件。首先，确保你已经下载并解压了《红外无人机检测数据集7559张图片涵盖4类目标》，然后按照以下步骤进行操作：

参考资源链接：[红外无人机检测数据集7559张图片涵盖4类目标](https://wenku.csdn.net/doc/1ah3cxn7q7?spm=1055.2569.3001.10343)

1. 打开labelImg工具，选择'Directory'选项，导入包含红外图像的文件夹路径。

2. 开始标注图像中的目标对象，可以选择‘Create RectBox’功能框选目标物体，并输入类别名称。

3. 为每个标注的对象选择合适的类别，如‘飞机’、‘飞鸟’、‘无人机’或‘直升机’。

4. 保存标注结果，labelImg会为每张图片生成对应的.xml文件，这是Pascal VOC格式的标注文件。

5. 为了生成YOLO格式的标注文件，你需要修改labelImg的配置或使用Python脚本。在labelImg的安装目录下找到源代码，并编辑`save.annotation.py`文件，添加将Pascal VOC格式转换为YOLO格式的代码片段。之后，在labelImg中选择‘Save’选项，它将同时保存.xml和.txt格式的标注文件。

6. 最后，确保每张图片都有与之对应的YOLO格式的.txt文件，其中包含了目标中心坐标及宽高的信息。

7. 完成所有图片的标注后，你将获得两套格式完整的标注文件，能够满足不同目标检测算法的需求。

通过上述步骤，你可以有效地将大量的红外图像数据集进行标注，并转化为计算机视觉任务所需的格式。为了进一步提高标注质量和效率，建议深入阅读labelImg的官方文档，并结合《红外无人机检测数据集7559张图片涵盖4类目标》中提供的数据集特性，进行针对性的标注优化。

参考资源链接：[红外无人机检测数据集7559张图片涵盖4类目标](https://wenku.csdn.net/doc/1ah3cxn7q7?spm=1055.2569.3001.10343)