labelImg图片标注工具使用教程与特性解析

资源摘要信息:"labelImg是一款广泛使用的开源图像标注工具，主要用于机器学习和深度学习领域中的数据准备过程。该工具允许用户为图片中的特定对象绘制边界框，并将这些边界框与相应的类别标签关联起来，从而生成标注文件，这些文件可以被计算机视觉算法所使用。labelImg特别适合用于目标检测模型的数据预处理，如YOLO、SSD和Faster R-CNN等。 labelImg工具提供了简洁的图形用户界面，让用户可以方便地进行图片标注工作。它支持加载本地图片文件夹中的图像，并允许用户在每张图片上手动绘制边界框。同时，用户可以为每个边界框指定一个或多个类别标签。为了提高标注效率，labelImg还支持键盘快捷键操作，比如使用上下左右键调整选框大小，空格键切换到下一张图片等。 在进行图片标注后，labelImg能够生成两种格式的标注文件：Pascal VOC格式和YOLO格式。Pascal VOC格式是早期广泛使用的标注格式，包含图片的宽高信息以及边界框的坐标和类别信息。YOLO格式是专为YOLO模型设计的标注格式，它将图像划分为网格，并将标签和边界框的信息存储在一个简单的文本文件中。 LabelImg支持的操作系统包括Linux、macOS和Windows。对于Windows用户，可以从压缩包子文件的文件名称列表中看到，存在一个特定版本（如windows_v1.8.1），这表明用户可以根据自己的Windows版本下载相应标签的labelImg工具，以确保其在Windows系统中正常运行。 由于其易用性和强大的功能，labelImg成为了许多研究者和开发者在构建目标检测系统时不可或缺的工具。其轻量级的设计和开源性质，使得它能够被社区广泛采纳，并持续地通过社区的贡献得到改进和发展。"