图片标注工具LabelImg使用教程

前端之家收集整理的这篇文章主要介绍了图片标注工具LabelImg使用教程前端之家小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。

前言

我们知道,图片标注主要是用来创建自己的数据集,方便进行深度学习训练。本篇博客将推荐一款十分好用的图片标注工具LabelImg,重点介绍其安装以及使用的过程。

在此感谢原作者在github所做的贡献,这款工具是全图形界面,用Python和Qt写的,最牛的是其标注信息可以直接转化成为XML文件,与PASCAL VOC以及ImageNet用的XML是一样的。

Ubuntu源码安装

由于Ubuntu系统自带python,这款软件在Ubuntu环境下的安装是最方便的。软件要求python版本在2.6以上,同时需要PyQt和lxml的支持

sudo apt-get install pyqt4-dev-tools #安装PyQt4
sudo pip install lxml #安装lxml,如果报错,可以试试下面语句
sudo apt-get install python-lxml

git clone https://github.com/tzutalin/labelImg.git
cd labelImg
make all
./labelImg.py

Windows环境下安装

由于Windows不像Linux那样自带Python,所以安装过程要稍微麻烦一些,重点是解决Python的安装问题。

安装Anaconda 4.2.0

这里选择安装Anaconda,它是一款十分好用的python集成安装环境,主要是方便扩展包管理。具体介绍可参考这篇博客 。首先从官网下载最新的版本,这里我下载的是64位的python2.7版本。然后双击安装,一般点选“for all person”,然后安装到系统默认位置即可。安装成功后建议在环境变量path里面增加一条“C:\Program Files\Anaconda2”

安装PyQt包

打开命令行窗口,输入conda list ,会列出所有预装的python扩展包,可以看到里面已经有了lxml,但是缺少PyQt。命令行输入conda install pyqt=4,等待一会即可完成PyQt4的安装。

下载源码并运行

在原作者的github下载源码压缩包,解压可得到名为labelImg-master的文件夹,进入该文件夹,在空白处使用“Shift+鼠标右键”,进入当前目录的命令行窗口,依次输入下面语句即可打开软件。

pyrcc4 -o resources.py resources.qrc
python labelImg.py

使用方法

  • 修改默认的XML文件保存位置,使用快捷键“Ctrl+R”,改为自定义位置,这里的路径一定不能包含中文,否则无法保存

  • 源码文件夹中使用notepad++打开data/predefined_classes.txt,修改默认类别,比如改成person、car、motorcycle三个类别。

  • “Open Dir”打开图片文件夹,选择第一张图片开始进行标注,使用“Create RectBox”或者“Ctrl+N”开始画框,单击结束画框,再双击选择类别。完成一张图片后点击“Save”保存,此时XML文件已经保存到本地了。点击“Next Image”转到下一张图片

  • 标注过程中可随时返回进行修改,后保存的文件会覆盖之前的。

  • 完成标注后打开XML文件,发现确实和PASCAL VOC所用格式一样。



参考文献:https://github.com/tzutalin/labelImg

原文链接:https://www.f2er.com/xml/294571.html

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