labelImg 是一个图形化标注工具

它使用python编写和图形界面使用的Qt。
可以支持YOLO哦,所以我会使用它~

界面效果图:

安装

首先从Github上下载源文件:

$ git clone https://github.com/tzutalin/labelImg.git

安装依赖文件:

$ sudo apt-get install pyqt5-dev-tools
$ pip3 install pyqt5==5.10.1
$ pip3 install lxml==4.6.2

github上使用的是sudo pip3 install -r requirements/requirements-linux-python3.txt这样下载会链接到默认服务器,下载会很慢。
启动

$ make qt5py3
$ python3 labelImg.py
$ python3 labelImg.py [IMAGE_PATH] [PRE-DEFINED CLASS FILE]

YOLO使用步骤

  1. data/predefined_classes.txt文件中定义这一些将会用到的标签,这个可以自定义更改。
  2. 按照上面的步骤构建和启动。
  3. 在工具栏中"保存"按钮的下方,单击“PascalVOC”按钮区切换YOLO格式
  4. 我们可以使用打开或者打开文件夹处理单个或者多个图像文件。完成单个图像的标注后,单击“保存”。
    YOLO格式的txt文件将以与您的图片相同的名称保存在同一文件夹中。名为“ classes.txt”的文件也被保存到该文件夹​​。 “ classes.txt”定义了YOLO标签所引用的类名列表。

注意:

  • 标签列表在处理图像列表的过程中不得更改。保存图像时,classes.txt也将被更新,而以前的注释将不被更新。
  • 保存为YOLO格式时,请勿使用“默认类”功能,否则将不会引用该功能。
  • 当保存为YOLO格式时,“困难”标志将被丢弃。

测试

例如笔者编辑一张名为webots_map.png的图片,首先切换为YOLO模式,框出中间的小车,标签为car

点击保存后会出现两个文件

classes.txt 为所有类型,car排在第四个
webots_map.txt就是标准的yolo标注数据

4 0.582474 0.470304 0.275405 0.258287

结语

本文也是基于笔者的学习和使用经验总结的,主观性较强,如果有哪些不对的地方或者不明白的地方,欢迎评论区留言交流~

✌Bye

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