如何用YoloLabel 自动标注指定大小方格的图片 示例代码

YOLO (You Only Look Once) 是一种流行的物体检测算法，而 YOLOLabel 是YOLO系列的一个工具，用于辅助用户快速手动或半自动地对图像进行标注。在YOLOLabel中，如果你想为一张指定大小的网格图片添加标签，你可以按照以下步骤操作：

首先，你需要有一个已经安装好的YOLOLabel软件，并准备好待标注的图片。

1. **打开YOLOLabel**:
打开YOLOLabel应用程序并导入你的图片文件。通常在菜单栏选择 "File" > "Open Image"，然后浏览并选择图片。

2. **设置网格**:
在工具栏中找到 "Grid" 或 "Labeling Grid" 部分，可以调整每个网格单元的尺寸。例如，如果你想要50x50像素的网格，可以在 "Grid Size" 中输入这两个数值。

3. **开始标注**:
单击选中网格，然后在画布上点击对应位置来标记目标物体。YOLOLabel会记录下你选择的位置和大小信息。

4. **填写标签**:
在右侧的信息框中，输入目标物体的类别名称以及可能需要的其他属性（如置信度分数）。如果使用的是预训练的YOLO模型，可能只需要类别名称。

5. **保存标注**:
标注完成后，记得点击 "Save" 或者 "Export Annotations" 将标注数据保存为.YOLO、.XML或其他格式，供YOLO模型训练使用。

下面是一个简单的Python示例代码片段，展示了如何导出YOLOLabel的数据到YOLO所需的.txt格式，但这并不是在YOLOLabel中直接的操作：

import os

# 假设anno_file是YOLOLabel导出的txt文件名
anno_file = 'image_annotated.txt'

# 读取文件，每行是一个目标物体的标注
with open(anno_file, 'r') as f:
    annotations = f.readlines()

# 每个条目格式通常是 class x y width height confidence
# 对于YOLO，我们只关心类名和坐标
yolo_annotations = ['classes {} {} {}'.format(*anno.split()[1:]) for anno in annotations]

# 保存为YOLO所需的.txt格式，每一行为一个目标物体
with open('image_annotated_yolo.txt', 'w') as w:
    for annot in yolo_annotations:
        w.write(annot + '\n')