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目录

什么是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。

安装labelimg

        在cmd输入以下命令

pip install labelimg -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

然后等待其自动帮你安装labelimg以及lxml和pyqt5（下图由于笔者已经安装过了，就不重新卸载安装了） 

结束后，在cmd中输入labelimg

labelimg

        等一会会就会出现labelimg页面

初识labelimg 

英文解释如下： 

打开后，我们自己设置一下

        在View中勾选Auto Save mode 

接下来我们打开需要标注的图片文件夹 

并设置标注文件保存的目录（上图中的Change Save Dir） 

        接下来就开始标注，画框，标记目标的label，然后d切换到下一张继续标注，不断重复重复

labelimg的快捷键

        笔者一般使用W和D ，这里大家可以去试试，用上快捷键后，标注速度肯定会得到提升。

标注结果展示

1 VOC

        这里，笔者将文件保存的目录设置到了图片目录，大家可以自己去设置 

由于笔者是用PASCAL VOC格式，其最终保存为XML文件

以记事本打开，内容如下，有许多信息（图片大小、通道数、标签名称、选框位置的参数）

标注完后，生成的xml文件就可以方便后续的xml_to_csv以及转换为tfrecord文件了。 

2 YOLO 

主要改成YOLO即可，后续操作与上述一样。

生成文件如下

一个名为“classes.txt”的文件也保存到该文件夹​​中。

①“classes.txt”定义了你的 YOLO 标签所引用的类名列表。 

②具体的标注文件中每一行表示一个目标，以空格进行区分，分别表示目标的类别id，归一化处理之后的中心点x坐标、y坐标、目标框的w和h。

        完成后可进行后续的yolo训练方面的操作。 

labelimg.exe的存放位置

        使用everything软件查找labelimg

可以发现一般其安装在你Scripts目录下， 

写在结尾

        本篇文章主要是方便大家安装labelimg以及使用labelimg的一些小技巧，在目标检测上面，在标注图片上面，了解一些labelimg及其使用还是很有必要的。