labelimg图像分割

### 使用LabelImg进行图像分割

尽管LabelImg主要用于边界框标注，对于特定版本和支持插件的情况下也可以实现简单的语义分割功能。然而需要注意的是，LabelImg本身并不直接支持像素级别的图像分割操作[^1]。

为了完成更复杂的任务如语义分割或实例分割，通常建议使用专门为此设计的工具，比如VGG Image Annotator (VIA)，MakeSense.ai 或者是 LabelMe等。但是，在某些场景下如果确实希望通过LabelImg来进行近似于分割的操作，则可以通过多边形工具来手动描绘对象轮廓并保存为相应的格式文件以便后续处理。

#### 准备工作环境
确保已经安装好了LabelImg软件，并且熟悉基本界面布局以及常用快捷键。启动程序之后加载待标注图片所在的目录路径。

#### 加载图像数据集
按照描述设置好`images`和`labels`两个子文件夹结构，其中训练集(`train`)中的图片应该预先准备好放在指定位置；而验证集(`val`)可以从训练集中抽取一部分样本作为测试用途[^2]。

#### 开始绘制区域
当打开一张具体的图片时，选择左侧工具栏里的“Polygon”选项卡切换到多边形模式。此时可以在画布上点击鼠标左键依次定义各个顶点直到闭合整个形状为止形成一个多边形区域表示目标物体所在范围。重复此过程直至覆盖所有感兴趣的对象。

# Python代码片段仅作示意并非实际运行命令
polygon_points = [(x1, y1), (x2, y2)...(xn, yn)]  # 定义多边形各点坐标列表

#### 导出标注结果
完成单张或多张照片上的全部标记后记得及时保存更改。默认情况下这些信息会被记录成XML文档遵循Pascal VOC标准或是TXT文本满足YOLO框架的要求取决于事先设定好的导出偏好项。对于想要转换成其他类型的用户来说可能还需要额外借助第三方库函数辅助解析再加工。