[保姆式教程]使用labelimg2软件标注定向目标检测数据和格式转换

定向目标检测是一种在图像或视频中识别和定位对象的同时,还估计它们方向的技术。这种技术特别适用于处理有一定旋转或方向变化的对象,例如汽车、飞机或文本。定向目标检测器的输出是一组旋转的边界框,这些框精确地包围了图像中的对象,并且每个框都带有类别标签和置信度分数。

LabelImg2是LabelImg的一个改进版本,它不仅支持传统的轴对齐矩形边界框标注,还支持旋转边界框(即定向边界框)的标注。这对于需要精确捕捉物体方向的目标检测任务非常有用。以下是关于如何安装和使用LabelImg2进行定向目标检测数据集标注的详细介绍:

1.LabelImg2环境配置

为了能够在Windows操作系统下顺利使用LabelImg2,需要先安装Anaconda来管理Python环境。下面是详细的步骤:

(1)安装Anaconda:访问Anaconda官网下载适合你系统的版本并安装。安装过程中,建议勾选"Add Anaconda to my PATH environment variable"选项,以便将Anaconda添加到系统环境变量中。

(2)创建虚拟环境:打开Anaconda Prompt,创建一个名为`label`的新环境,并指定Python版本为3.6(指定Python版本为3.6的原因后面会细说)。命令如下:

conda create --name label python=3.6

(3)激活虚拟环境:通过以下命令激活刚刚创建的虚拟环境:

conda activate label

(4)安装依赖库:在激活的环境中安装LabelImg运行所需的依赖库,包括sip、PyQt5和 lxml。推荐使用清华镜像源加快下载速度。

pip install sip PyQt5 lxml

(5)下载LabelImg2:从GitHub或其他可信来源下载LabelImg2源码,解压后进入该目录。

(6)编译资源文件:如果直接使用源码安装,可能需要编译资源文件。在LabelImg2目录下执行以下命令:

pyrcc5 -o resources.py resources.qrc

(7)启动LabelImg2:最后,通过以下命令启动LabelImg2界面:

python labelImg.py

(在Anaconda Prompt中CD进入LabelImg2文件夹,输入上面的命令即可)

2.使用LabelImg2进行定向目标检测数据集标注

(1)选择标注格式:在LabelImg2界面中,可以通过菜单栏选择YOLO格式或者PASCAL VOC格式。对于定向目标检测,我们通常选择YOLO格式,因为它能够更好地支持旋转边界框。

(2)加载图片:点击"Open Dir"按钮,选择包含待标注图片的文件夹。同样设置保存标注文件的目录。

(3)创建预定义类:可以在界面右上角添加你的项目中所有需要标注的类别名称。这样可以在标注时快速选择类别。

点击标记1的地方即可添加类别名称,点击标记2的地方即可选择自己的类别作为旋转框标注的类别

(4)绘制旋转边界框:使用鼠标左键在图片上绘制边界框,然后输入相应的类别名。对于LabelImg2,你可以通过鼠标右键拖动边界框的角点来调整其旋转角度,以适应物体的方向。

标记1的地方是水平框标注,标记2的地方是旋转框标注

(5)保存标注结果:完成标注后,记得保存标注信息。如果你选择了自动保存模式,则切换到下一张图片时会自动保存当前图片的标注信息。

3.注意事项

在标注过程中,确保你的图片文件名不包含中文字符,否则可能会导致无法正确读取或保存。

如果遇到任何问题,比如软件崩溃或无法启动,检查是否有遗漏的依赖项未被安装,或者尝试重新配置环境。

相关推荐
风一样的树懒13 分钟前
Python使用pip安装Caused by SSLError:certificate verify failed
人工智能·python
9命怪猫18 分钟前
AI大模型-提示工程学习笔记5-零提示
人工智能·笔记·学习·ai·提示工程
cnbestec1 小时前
GelSight Mini视触觉传感器凝胶触头升级:增加40%耐用性,拓展机器人与触觉AI 应用边界
人工智能·机器人
bohu831 小时前
ros2-4.2 用python实现人脸识别
人工智能·opencv·人脸识别·ros2·服务调用
Loving_enjoy2 小时前
ChatGPT 数据分析与处理使用详解
大数据·人工智能
whaosoft-1432 小时前
51c自动驾驶~合集45
人工智能
刘大猫262 小时前
《docker基础篇:1.Docker简介》,包括Docker是什么、容器与虚拟机比较、能干嘛、去哪下
人工智能·操作系统·团队管理
hfmeet2 小时前
行为分析:LSTM、3D CNN、SlowFast Networks。这三者的优缺点
人工智能·cnn·lstm
小灰灰__3 小时前
LLM大模型实践10-聊天机器人
人工智能·chatgpt·机器人
MicrosoftReactor3 小时前
技术速递|通过 .NET Aspire 使用本地 AI 模型
人工智能·.net·.net aspire