LabelImg标注工具详解：快速上手与快捷操作指南

LabelImg是一个专用于图像标注的开源工具，它利用Python编程语言和QT图形用户界面技术构建而成，主要用于在图像中进行精确的对象标记。其主要功能是将注释按照PASCAL VOC格式（ImageNet使用的标准格式）保存为XML文件，便于机器学习模型的训练和评估。 在使用LabelImg之前，首先需要解压并运行软件。双击打开后，用户可以直接开始标注工作流程。以下是LabelImg的详细使用步骤： 1. **导入图片与XML文件**： - 将已有的Annotations文件夹中的XML文件复制到与之对应的JPEGImages文件夹中，这样LabelImg在打开指定的图片时，会自动识别并加载相应的XML数据。 2. **设置预定义标签**： - 在开始标注前，需要在predefined_classes.txt文件中预先定义好所有可能的类别，用英文表示。例如，如果你要标注猫、狗等物体，就在文本文件中写入这些类别名。然后在LabelImg中，通过点击右上角的“加载默认标签”选项，选择这个自定义的类别文件。 3. **创建和编辑标注**： - 通过鼠标或键盘操作（如右键单击或使用快捷键），在图像目标区域绘制矩形框来标识对象，同时为其指定相应的类别。工具栏右侧会实时显示标签，允许用户修改类别名称或删除不需的标注。 4. **修改标签和快捷键**： - 使用Ctrl+c快捷键复制当前选择的标注框，Ctrl+d或Del用于删除选定的框，这样可以提高标注效率。 5. **保存和导出**： - 完成标注后，记得定期保存进度。LabelImg会在指定的JPEGImages文件夹下生成与图片命名一致的XML文件，用于记录每个图片及其对应的注释信息。 6. **连续标注**： - 用户可以流畅地在不同的图片之间切换，逐张进行标注，确保每张图片都有准确的标签。 LabelImg提供了一个直观且便捷的工具，对于图像识别和计算机视觉领域的标注任务非常实用，尤其适合那些需要大量手动标注的数据集。掌握这个工具，能够大大提高图像处理项目的效率和准确性。