LabelImg目标检测标注工具详细教程

“LabelImg软件使用教程（操作详解）” LabelImg是一款开源的目标检测标注工具，广泛应用于计算机视觉领域，特别是图像识别和目标检测任务的数据预处理。本教程将详细介绍如何使用LabelImg进行图像标注。 首先，了解LabelImg的基本界面和功能。LabelImg支持自动保存模式，可以在“View”菜单中勾选“AutoSave mode”，确保每次操作后自动保存进度。在开始标注前，你需要设定标注文件的保存路径，这可以通过“ChangeSaveDir”选项完成。 接着，导入需要标注的图片。将图片复制到一个特定的文件夹（例如"data"目录），然后在LabelImg中点击“opendir”，选择这个文件夹，这样所有图片都会显示在右下角的“FileList”中。 为了指定不同的目标类别，需要编辑“predefined_classes.txt”文件，每行代表一类，比如“luomuzhengchang”、“xiaodingzhengchang”等。这些类别定义将用于生成的标注文件中。 LabelImg提供了丰富的快捷键来提高标注效率，例如使用"W"和"D"键进行矩形框的绘制。熟练掌握快捷键可以显著加快标注速度，建议用户根据自己的习惯探索并使用这些快捷操作。 标注完成后，保存的文件通常采用PASCALVOC格式，以XML文件存储，包含图像信息、标签名称以及边界框参数。XML文件可以用于后续的数据处理，如转换为CSV或tfrecord格式，以供深度学习模型训练使用。 此外，LabelImg也支持YOLO格式的标注。只需在保存设置中选择YOLO，生成的文件将包含一个“classes.txt”文件，列出所有类别的名称，以及每个目标的标注信息，包括类别ID、归一化的中心坐标和目标框的尺寸。这些信息可以直接用于YOLO模型的训练。 LabelImg是一个强大的、易用的图像标注工具，通过它你可以快速有效地对图像进行目标检测标注，为深度学习模型提供高质量的训练数据。无论是PASCALVOC还是YOLO格式，LabelImg都能轻松应对，是计算机视觉研究者和开发者不可或缺的工具之一。通过熟练掌握LabelImg，你可以大大提高数据标注的工作效率，为你的项目节省宝贵的时间。