如何利用labelImg工具对停车场车位状态检测数据集进行图像标注，并将标注信息转换为YOLO格式？

为了进行停车场车位状态的图像标注并转换为YOLO格式，首先需要熟悉目标检测数据集的基础知识，了解Pascal VOC和YOLO格式的结构差异，并掌握labelImg工具的使用。以下是一个详细的步骤指南：

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)

步骤一：获取并解压数据集。下载《停车场车位状态检测数据集 - 空余与停满标注》，解压后得到包含jpg图片和标注文件的数据集目录。

步骤二：安装labelImg。根据labelImg的官方文档或GitHub页面上的安装指南进行安装，确保软件能够正常运行。

步骤三：打开labelImg并开始标注。运行labelImg程序，载入图片文件夹，对每张图片进行矩形框标注。对于空余车位标注为'space-empty'，对于停满车位标注为'space-occupied'。

步骤四：保存标注。完成每张图片的标注后，选择'保存'，labelImg将为每张图片生成对应的Pascal VOC格式的xml文件。

步骤五：转换为YOLO格式。虽然labelImg可以保存为Pascal VOC格式，但要转换为YOLO格式，需要编写或使用一个转换脚本。假设我们已经有了转换脚本，我们将每个xml文件中的标注信息提取出来，并转换为YOLO所需的格式，即每个矩形框的中心点坐标、宽度和高度，以及对应的类别标识。

步骤六：生成YOLO格式的txt文件。对于每个图片的标注信息，创建一个同名的txt文件，并将转换后的标注信息按照YOLO格式写入其中。

通过以上步骤，你可以将停车场车位状态检测数据集标注为YOLO格式，从而用于训练目标检测模型。在此过程中，确保每个步骤的准确性和一致性是非常重要的。如果需要进一步深入了解图像标注的过程和YOLO模型的训练，推荐深入研究《停车场车位状态检测数据集 - 空余与停满标注》以及YOLO的相关资料。这份数据集提供了大量准确的标注数据，是进行场景分类和目标检测研究的宝贵资源。

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)