以制作yolov5的数据集为例,利用labelimg制作自己的深度学习目标检测数据集的正确方法

文章目录

  • 前言
  • 一、labelimg简单介绍
    • 1 VOC标签格式,保存为xml文件。
    • 2 yolo标签格式,保存为txt文件。
    • 3 createML标签格式,保存为json格式。
  • 二、labelimg的安装
    • 1.windows中使用命令如下:
    • 2.安装完成后效果如下
  • 三、使用labelimg
    • (一)创建数据集
    • (二)使用powershell打开窗口
  • 总结

前言

相信很多朋友在使用代码版本的labelimg的时候肯定出现过标注的类只有数字的情况,而且是按照添加顺序生成的,从0开始的数字,这样显然和我们的要求是不相符合的,下面我来示范一下使用labelimg的正确姿势。


一、labelimg简单介绍

Labelimg是一款开源的数据标注工具,可以标注三种格式。

1 VOC标签格式,保存为xml文件。
2 yolo标签格式,保存为txt文件。
3 createML标签格式,保存为json格式。

二、labelimg的安装

1.windows中使用命令如下:

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

大家也可换pip源之后再进行安装

2.安装完成后效果如下


三、使用labelimg

(一)创建数据集

创建一个存放数据集的文件夹,目录结构如下:
|—To_be_train
||—images 存放需要打标签的图片
||—labels 存放打好的标签
||—predefined_classes.txt 存放预定义的类(非常重要!!!!文件名字也必须是这个

(二)使用powershell打开窗口

在To_be_train这个目录下,按住shift键,同时点击鼠标右键,会弹出一个菜单如下:
点击红色圈中的选项,在此处打开Powershell窗口
弹出窗口图下:

执行命令:

labelimg classfile predefined_classes.txt

注意这里的classfile参数非常重要,很多博文都没有这个,所以没办法正常打开

如果已经安装好labelimg并且python的环境变量已经装好,那么就会弹出窗口:

如上这些要全选上,方便操作,也可以关闭Advanced Mode这样那个十字线就不会消失

Auto Save mode:切换到下一张图的时候,会自动保存标签。
Display Labels:会显示标注框和标签
Advanced Mode:标注的十字架会一直悬浮在窗口。

常用快捷键如下:

A:切换到上一张图片
D:切换到下一张图片
W:调出标注十字架
del :删除标注框框
Ctrl+u:选择标注的图片文件夹
Ctrl+r:选择标注好的label标签存在的文件夹

接下来只需要按下W键直接标注即可

总结

以上就是我对于labelimg使用方法的总结,希望对大家能有所帮助

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