LabelImg: 一款强大的图像标注工具
LabelImg是一款广受欢迎的开源图像标注工具,为计算机视觉和机器学习项目提供了便捷的图像标注功能。本文将全面介绍LabelImg的特性、安装使用方法以及最佳实践,帮助您快速上手这款强大的工具。
LabelImg简介
LabelImg是由Tzutalin创建的图形化图像标注工具,使用Python编写,采用Qt作为图形界面。它支持将标注结果保存为XML格式的PASCAL VOC文件,这是ImageNet等数据集常用的格式。此外,LabelImg还支持YOLO和CreateML格式的输出。
LabelImg的主要特点包括:
直观的图形界面,易于使用
支持矩形框标注
多种输出格式:PASCAL VOC、YOLO、CreateML
跨平台支持:Windows、macOS、Linux
支持预定义类别
快捷键操作,提高标注效率
开源免费
安装LabelImg
LabelImg的安装方式有多种,下面介绍几种常用的安装方法:
通过pip安装(仅支持Python 3.0+)
这是在现代Linux发行版(如Ubuntu和Fedora)上最简单的安装方法:
pip3 install labelImg
labelImg
labelImg [IMAGE_PATH] [PRE-DEFINED CLASS FILE]
从源码构建
Linux/Ubuntu/Mac至少需要Python 2.6,并已通过PyQt 4.8测试。但强烈推荐使用Python 3或更高版本以及PyQt5。
Ubuntu Linux
Python 3 + Qt5:
sudo apt-get install pyqt5-dev-tools
sudo pip3 install -r requirements/requirements-linux-python3.txt
make qt5py3
python3 labelImg.py
python3 labelImg.py [IMAGE_PATH] [PRE-DEFINED CLASS FILE]
macOS
Python 3 + Qt5:
brew install qt # 通过Homebrew安装qt-5.x.x
brew install libxml2
或者使用pip
pip3 install pyqt5 lxml # 通过pip安装qt和lxml
make qt5py3
python3 labelImg.py
python3 labelImg.py [IMAGE_PATH] [PRE-DEFINED CLASS FILE]
Windows
安装Python、PyQt5和lxml。打开cmd并进入labelImg目录:
pyrcc4 -o libs/resources.py resources.qrc
对于pyqt5, pyrcc5 -o libs/resources.py resources.qrc
python labelImg.py
python labelImg.py [IMAGE_PATH] [PRE-DEFINED CLASS FILE]
使用LabelImg进行图像标注
LabelImg支持PASCAL VOC XML和YOLO文本文件格式的标注。强烈建议使用默认的PASCAL VOC XML格式,因为它是更通用的标准,而且可以轻松转换为其他格式。
标注步骤(PASCAL VOC格式)
按照上述说明安装并启动LabelImg。
在菜单/文件中点击"更改默认保存的标注文件夹"。
点击"打开目录"。
点击"创建矩形框"。
用鼠标左键单击并释放,选择要标注的区域。
可以使用鼠标右键拖动矩形框进行复制或移动。
标注将保存到您指定的文件夹中。您可以参考下面的快捷键来提高工作效率。
标注最佳实践
在标注图像时,请牢记以下几点建议:
标注整个对象。最好包含一些非对象的缓冲区,而不是用矩形标签排除对象的一部分。
对于被遮挡的对象,标注其完整轮廓。如果一个对象因为另一个对象在前面而部分不可见,请将其标注为完整的对象。
对于部分超出画面的对象,通常也要标注。这取决于您的具体问题,但一般来说,即使是部分对象也应该被标注。
如果外包标注工作,请提供清晰明确的指示。
LabelImg快捷键
为了提高标注效率,LabelImg提供了一系列实用的快捷键:
快捷键功能Ctrl + u从目录加载所有图像Ctrl + r更改默认标注目标目录Ctrl + s保存Ctrl + d复制当前标签和矩形框Ctrl + Shift + d删除当前图像空格将当前图像标记为已验证w创建矩形框d下一张图像a上一张图像del删除选中的矩形框Ctrl++放大Ctrl--缩小↑→↓←键盘箭头移动选中的矩形框
结语
LabelImg是一款功能强大且易于使用的图像标注工具,为计算机视觉和机器学习项目提供了极大的便利。通过本文的介绍,相信您已经对LabelImg有了全面的了解。无论您是初学者还是经验丰富的开发者,LabelImg都能满足您的图像标注需求。
虽然LabelImg目前已不再积极开发,但它仍然是一个非常实用的工具。对于需要更多功能的用户,可以考虑探索Label Studio等更现代化的替代方案。无论如何,掌握LabelImg的使用方法将为您的计算机视觉项目奠定坚实的基础。
希望本文能够帮助您更好地使用LabelImg进行图像标注工作。如果您有任何问题或建议,欢迎在评论区留言讨论。让我们一起推动计算机视觉技术的发展,创造更多令人惊叹的应用!