在停车场车位检测项目中，如何使用labelImg工具对图片进行矩形框标注，并将标注结果导出为YOLO格式？请提供详细步骤。

在开发停车场车位检测系统时，图像标注是至关重要的一步，它为后续的目标检测模型提供了训练基础。labelImg工具是一款广泛使用的图像标注工具，支持将标注信息导出为多种格式，包括YOLO格式。这里将介绍如何使用labelImg工具对停车场车位状态检测数据集进行矩形框标注，并将标注结果转换为YOLO格式的具体步骤：

参考资源链接：[停车场车位状态检测数据集 - 空余与停满标注](https://wenku.csdn.net/doc/5t7daw1hif?spm=1055.2569.3001.10343)

1. 首先，下载并安装labelImg工具，可以从其GitHub页面获取最新版本的安装包。

2. 解压【停车场车位状态检测数据集 - 空余与停满标注】资源，并打开labelImg。

3. 在labelImg中，点击‘Open Dir’选择包含jpg图片的文件夹作为标注目录。

4. 使用快捷键‘w’在图片上绘制矩形框，并为每个框选择正确的类别标签，即‘space-empty’或‘space-occupied’。

5. 标注完成后，点击‘Save’将标注信息保存到当前目录下的xml文件中。

6. 为了将标注信息转换为YOLO格式，需要修改labelImg的源代码。在labelImg目录下，找到generate annotation file部分，添加YOLO格式的输出逻辑。

7. 在转换代码中，将每个矩形框的坐标和类别转换为YOLO所需的格式，即每个框的中心点坐标、宽高以及类别信息，并保存为txt文件。

8. 最终，每张图片将对应一个txt文件，其中包含了按YOLO格式标注的所有车位信息。

9. 完成所有图片的标注和格式转换后，就可以使用这些数据来训练YOLO模型了。

通过以上步骤，可以将停车场车位状态检测数据集的图片标注为YOLO格式，为车位检测模型的训练做好准备。确保在实际操作中详细检查每张图片的标注，以保证数据的准确性和模型的性能。推荐使用提供的数据集《停车场车位状态检测数据集 - 空余与停满标注》进行训练，因为它已提供了准确和合理的标注，将大大简化模型的训练过程，并可能提高模型的检测准确度。

参考资源链接：[停车场车位状态检测数据集 - 空余与停满标注](https://wenku.csdn.net/doc/5t7daw1hif?spm=1055.2569.3001.10343)