目标检测标注图像

labelimg2

选择使用lableimg2的原因，rolabelimg无法导入labelimg2和labelimg标注数据。

而labelimg2则可以正常导入其它2种标注工具的标注过的数据。不适用labelimg的原因，他不支持画斜框。

下载地址：https://github.com/chinakook/labelImg2

环境安装与使用方法：

bash 复制代码

pip install PyQt5
pip install lxml
pip install sip
cd labelimg2
python labelImg.py

快捷键：

bash 复制代码

E: 创建box
A：上一张图片
D：下一张图片
Z,V：大幅度旋转box
X,C：小幅度旋转box

labelimg

https://gitcode.com/gh_mirrors/la/labelImg/overview

bash 复制代码

pyrcc4 -o libs/resources.py resources.qrc
# 对于 PyQt5 用户，运行：
pyrcc5 -o libs/resources.py resources.qrc

python labelImg.py
python labelImg.py [IMAGE_PATH] [PRE-DEFINED_CLASS_FILE]
# 如果想将它打包成单独的 EXE 文件：

pip install pyinstaller
pyinstaller --hidden-import=pyqt5 --hidden-import=lxml -F -n "labelImg" -c labelImg.py -p ./libs -p ./

LabelImg详细介绍

LabelImg 是一款基于 Python 和 Qt 的开源图像标注工具，专为目标检测和图像分类等机器学习任务设计。它提供了一个直观易用的图形用户界面（GUI），使用户能够通过手动绘制边界框对图像中的目标物体进行标注。这些标注数据可以保存为不同的文件格式，供深度学习模型使用，尤其适用于目标检测任务中数据集的创建和管理。

在深度学习的目标检测任务中，标注图像中的物体是一个关键步骤。目标检测不仅需要确定图像中是否存在目标，还需要准确地识别目标的位置和类别。为了训练一个有效的目标检测模型，必须为每张图像提供准确的标注信息，这些标注信息包括：

物体的类别：标注每个物体属于哪个类别（如人、车、狗等）。
物体的位置：通过边界框（bounding box）来定义物体在图像中的位置。边界框通常由图像中的四个坐标（左上角和右下角）来表示，或者采用中心点和宽高表示。

这些标注数据是训练数据集的基础，它们帮助深度学习模型理解不同物体在图像中的表现形式，以及如何识别和定位这些物体。

使用 LabelImg 的优势：

直观的标注界面： LabelImg 提供了一个简洁且直观的用户界面，用户可以通过鼠标轻松绘制矩形边界框，选择或编辑图像中的目标物体。该工具简化了图像标注流程，特别适合初学者和没有专业标注工具经验的用户。
灵活的标注格式支持： LabelImg 支持两种主流的标注文件格式，分别是 Pascal VOC 和 YOLO 格式。这使得 LabelImg 在目标检测和图像分类的任务中具有广泛的适用性：
- Pascal VOC 格式（XML 文件）：这是一个标准的标注格式，广泛应用于目标检测的经典数据集（如 PASCAL VOC）。每个图像的标注数据存储在一个 XML 文件中，包含该图像中所有目标物体的类别和边界框坐标。
- YOLO 格式（TXT 文件）：这是一个简洁的文本格式，通常用于 YOLO 系列模型。YOLO 格式的文件记录了每个物体的类别编号及其边界框的归一化坐标，易于处理大规模数据集。
高效的批量标注：对于大型数据集，LabelImg 提供了批量处理的功能，支持用户在标注多张图像时进行高效的切换和保存。通过支持快捷键、图像列表导航以及批量图像加载，LabelImg 可以极大地提高标注效率。
图像格式的兼容性： LabelImg 能处理多种图像格式，包括常见的 JPEG、PNG、BMP、TIFF 等格式。它支持的图像格式广泛，适合多样化的数据集。
支持多种操作系统： LabelImg 可以在 Windows、Linux 和 macOS 等多个操作系统平台上运行，用户可以根据自己操作系统的需求选择合适的安装方式。这使得它在跨平台使用时非常方便。
支持多语言： LabelImg 提供了多语言界面，支持不同语言用户的需求。例如，用户可以选择中文、英语、西班牙语等语言，这降低了语言障碍，提高了使用的灵活性。
可扩展性和开源性： LabelImg 是一个完全开源的项目，任何人都可以访问其源代码并进行自定义修改。开发者可以根据具体需求修改工具的功能或界面，甚至将其与其他工具集成以适应不同的项目需求。

在目标检测任务中，数据集的质量对模型的性能至关重要。高质量的标注不仅能帮助模型学习到更准确的物体识别和定位能力，还能减少训练过程中因数据不一致或不完整而导致的误差。LabelImg 提供了一个可靠且易于使用的平台，帮助用户快速而准确地标注数据。