labelimg可以标注分割图像

LabelImg是一个开源的图像标注工具，主要用于创建像素级的注释数据集，特别适用于像物体检测、实例分割等计算机视觉任务。它支持用户通过图形界面直观地绘制矩形框、圆形、点或其他形状，并给每个区域打上对应的标签。使用LabelImg，无需编写复杂的代码就能快速生成训练所需的bounding boxes（边界框）标注文件，如常见的.Pascal VOC或.COCO格式。

以下是LabelImg的一些特点和用法：
1. 界面友好：操作简单，即使是不熟悉编程的人也能轻松上手。
2. 图层管理：支持同时编辑多个图层，方便处理多对象的图像。
3. 格式转换：除了直接导出常用的数据集格式外，还可以导入其他格式的数据。

相关问题

labelimg标注图像分割

对于图像分割的标注，可以使用 labelimg 这个开源的标注工具进行操作。以下是使用 labelimg 进行图像分割标注的步骤：

1. 安装 labelimg：根据你的操作系统，在 GitHub 上下载并安装 labelimg 工具。

2. 准备数据集：将需要标注的图像准备好，并放入一个文件夹中。

3. 打开 labelimg：运行 labelimg 工具，选择 File -> Open Dir，选择你准备好的图像所在的文件夹。

4. 创建标签：在左侧的菜单栏中点击 "Create RectBox" 按钮，然后在图像上用鼠标拖动创建一个矩形框，用于标记一个物体或者区域。可以根据需要创建多个标签。

5. 标注图像：选择一个标签，在图像上拖动鼠标创建矩形框，将其框住要标注的物体或者区域。对于分割任务，可以使用多个矩形框来框住不同的区域。

6. 调整标注框：可以使用鼠标选中已经创建的矩形框，并调整其位置和大小，以更准确地标注目标。

7. 保存标注结果：点击左上角的 "Save" 按钮，将标注结果保存为 XML 文件。

通过以上步骤，你可以使用 labelimg 工具对图像进行分割标注，并将标注结果保存下来，供后续的训练和分析使用。希望对你有所帮助！

labelimg标注语义分割

### 使用LabelImg进行语义分割图像标注

#### 安装依赖库
为了能够顺利使用LabelImg工具，需先安装必要的Python包。可以通过pip命令来完成这些操作。

pip install pyqt5 lxml
git clone https://github.com/tzutalin/labelImg.git
cd labelImg
make qt5py3

#### 创建数据集结构
创建用于保存不同类型的文件夹以保持项目整洁有序。通常情况下会建立三个主要目录：`JPEGImages`, `Annotations` 和 `labels.txt` 文件用来定义类别名称[^2]。

- **JPEGImages**: 存储原始图片。
- **Annotations**: 保存由LabelImg生成的XML格式标签文件。
- **labels.txt**: 列出所有可能的目标分类，每行对应一类对象，例如背景、视盘等[^3]。

#### 启动并配置LabelImg
启动应用程序之后，在菜单栏选择`Preferences...`选项卡来进行初始设置：

1. 设置默认输出路径指向之前准备好的`Annotations`文件夹；
2. 将预设的标签列表加载进来(`File -> Load Pre-defined Classes`)，即上述提到过的`labels.txt`文档位置；
3. 如果希望导出为特定格式的数据集(比如VOC)，可以在偏好设定里调整相应的参数；

#### 开始标记过程
通过点击界面上方按钮或者快捷键打开待处理的照片，接着利用多边形(Polygon)绘制边界框紧密贴合目标轮廓。对于每一个实例都要指定所属种类，并且可以随时撤销错误动作(Ctrl+Z)[^1]。

当完成了单张图内的全部要素描绘后，记得及时保存成果到本地磁盘中去。此时产生的将是Pascal VOC样式的`.xml`描述档连同原图一同存放在对应的子文件夹内。

需要注意的是，虽然LabelImg主要用于矩形区域的选择工作，但对于较为复杂的形状也可以借助细密节点构成近似曲线的效果实现精准切割。不过如果确实存在大量不规则形态的对象，则建议考虑其他专门针对此类任务优化过后的软件产品如LabelMe等。