Python----目标检测(labelimg和labelme的安装与使用,Pycharm配置教程)

一、labelimg

labelimg是一款开源的图像标注工具,标签可用于分类和目标检测,它是用python写的,并使用Qt作为其图形界面,简单好用(虽然是英文版的)。其注释以 PASCAL VOC格式保存为XML文件,这是ImageNet使用的格式。此外,它还支持 COCO数据集格式。

1.1、安装

python 复制代码
pip install labelimg -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

1.2、pycharm配置

打开pycharm

1、打开设置

2、找到工具下的外部工具

3、点击加号

4、进行配置

  1. 打开 PyCharm: 打开你的 PyCharm IDE。

  2. 进入设置(Settings): 在顶部菜单栏中,选择 "File" -> "Settings"(在 macOS 上是 "PyCharm" -> "Preferences")。

  3. 选择 External Tools: 在设置窗口左侧的导航栏中,展开 "Tools" 节点,并选择 "External Tools"。

  4. 添加外部工具: 在右侧窗格中,点击 "+"(添加)按钮,然后选择 "Program"。

  5. 填写外部工具信息: 在弹出的对话框中,填写以下信息:

Name(名称): 工具的名称。

Group(组): 可选,可以将工具分组,这样可以更好地组织工具列表。

Description(描述): 工具的描述,用于说明工具的作用。

Program(程序): 工具的可执行文件路径。

Arguments(参数): 传递给工具的参数。

Working Directory(工作目录): 工具运行时的工作目录,通常可以设置为 你的项目根目录。

C:\Users\xxxxxx\AppData\Roaming\Python\Python38\Scripts\labelImg.exe

(程序路径:填写自己的该程序的位置)

如果不知道自己安装在了哪里可是使用

python 复制代码
pip show labelimg 

在终端查找

FileDir (当前文件夹)

ProjectFileDir (绝对路径)

1.3、使用

1.4、labelimg的快捷键

快捷键 功能描述 快捷键 功能描述
ctrl + Q 退出软件 ctrl + - 缩小
ctrl + o openfile ctrl + = 原始大小
ctrl + u openDir ctrl + F fitwindow
ctrl + r ChangeSaveDir ctrl + E 编辑标签
ctrl + s 保存 ctrl + shift + o 打开的文件夹只显示.xml文件
ctrl + L boxlineColor ctrl + shift + s
ctrl + J move and edit Boxes ctrl + shift + F fitWidth
ctrl + D 复制框 d nextImg
ctrl + H 隐藏所有的框 a preImg
ctrl + A 显示所有的框 space 标记当前图片已标记
ctrl + + 放大 w 画框
Delete 删除框

二、labelme

Labelme 是一个开源的图像标注工具,广泛用于为深度学习模型生成目标检测、图像分割等任务所需的标注数据,支持多种标注类型和导出格式,操作简便,适合批量处理大量图片。

2.1、安装

python 复制代码
pip install labelme -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

2.2、pycharm配置

打开pycharm

1、打开设置

2、找到工具下的外部工具

3、点击加号

4、进行配置

  1. 打开 PyCharm: 打开你的 PyCharm IDE。

  2. 进入设置(Settings): 在顶部菜单栏中,选择 "File" -> "Settings"(在 macOS 上是 "PyCharm" -> "Preferences")。

  3. 选择 External Tools: 在设置窗口左侧的导航栏中,展开 "Tools" 节点,并选择 "External Tools"。

  4. 添加外部工具: 在右侧窗格中,点击 "+"(添加)按钮,然后选择 "Program"。

  5. 填写外部工具信息: 在弹出的对话框中,填写以下信息:

Name(名称): 工具的名称。

Group(组): 可选,可以将工具分组,这样可以更好地组织工具列表。

Description(描述): 工具的描述,用于说明工具的作用。

Program(程序): 工具的可执行文件路径。

Arguments(参数): 传递给工具的参数。

Working Directory(工作目录): 工具运行时的工作目录,通常可以设置为 你的项目根目录。

C:\Users\xxxxxx\AppData\Roaming\Python\Python38\Scripts\labelme.exe

(程序路径:填写自己的该程序的位置)

如果不知道自己安装在了哪里可是使用

python 复制代码
pip show labelme

在终端查找

FileDir (当前文件夹)

ProjectFileDir (绝对路径)

2.3、使用

相关推荐
SickeyLee8 分钟前
产品经理的成长路径与目标总结
大数据·人工智能
叫我:松哥10 分钟前
python案例:基于python 神经网络cnn和LDA主题分析的旅游景点满意度分析
人工智能·python·神经网络·数据挖掘·数据分析·cnn·课程设计
2202_756749691 小时前
01 基于sklearn的机械学习-机械学习的分类、sklearn的安装、sklearn数据集及数据集的划分、特征工程(特征提取与无量纲化、特征降维)
人工智能·python·机器学习·分类·sklearn
SoFlu软件机器人1 小时前
飞算科技:以原创之力,开启Java开发新纪元与行业数智变革
人工智能·科技
沫儿笙1 小时前
OTC焊接机器人节能技巧
大数据·人工智能·机器人
王者鳜錸2 小时前
PYTHON从入门到实践-18Django从零开始构建Web应用
前端·python·sqlite
西柚小萌新2 小时前
【人工智能agent】--服务器部署PaddleX 的 印章文本识别模型
人工智能
金融小师妹2 小时前
AI量化模型解析黄金3300关口博弈:市场聚焦“非农数据”的GRU-RNN混合架构推演
大数据·人工智能·算法
NewCarRen2 小时前
数据驱动的自动驾驶虚拟测试方法
人工智能·机器学习·自动驾驶
金融小师妹2 小时前
基于LSTM-GRU混合网络的动态解析:美联储维稳政策与黄金单日跌1.5%的非线性关联
大数据·人工智能·算法