如何使用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？

为了高效地进行图像标注并转换为YOLO格式，首先确保你已经安装了labelImg工具。这个工具是专门为了方便图像标注而设计，特别是在目标检测领域，非常适合处理停车场车位状态检测数据集。

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)

具体操作步骤如下：
1. 打开labelImg，点击“Open Dir”选择你的数据集所在的文件夹，然后点击“Open”加载图片。
2. 在界面上使用鼠标绘制矩形框，对需要标注的目标（空余车位或停满车位）进行区域选择。
3. 为每个矩形框输入对应的类别标签，例如：'space-empty'或'space-occupied'。
4. 确认标注后，labelImg会自动生成Pascal VOC格式的xml文件。但我们的目标是生成YOLO格式的标注文件，因此需要转换格式。
5. 使用转换脚本（一般可用py脚本）将VOC格式的xml文件转换为YOLO格式的txt文件。这个脚本会读取xml文件中的位置和尺寸信息，并将它们转换成YOLO格式所需的相对坐标值。
6. 在YOLO格式的txt文件中，每一行对应一个目标，格式为：'类别 矩形框中心x 矩形框中心y 矩形框宽度 矩形框高度'。所有的宽度和高度值都是相对于图片宽度和高度的比例值。
7. 最终，你会得到一个包含所有标注信息的txt文件，每张图片对应一个txt文件，文件名与图片名相同，扩展名为.txt。
8. 此时，数据集的标注工作已经完成，你可以开始利用这些标注数据来训练你的目标检测模型。
通过以上步骤，你可以将停车场车位状态检测数据集成功转换为YOLO格式的标注数据，为模型训练做好准备。为了更好地理解和掌握这一过程，强烈推荐使用提供的辅助资料《停车场车位状态检测数据集 - 空余与停满标注》，其中包含了详细的标注数据和格式说明，有助于你更准确地完成标注任务。

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)