目标检测---利用labelimg制作自己的深度学习目标检测数据集-程序员宅基地

技术标签：目标检测--手把手教你搭建自己的YOLOv5目标检测平台 python

1 labelimg介绍

2 labelimg的安装

3 使用labelimg

3.1 数据准备

3.2 标注前的一些设置

3.3 开始标注

1 labelimg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。

2 labelimg的安装

这里主要讲的是在window系统中的安装，首先打开cmd命令行（快捷键：win+R）。进入cmd命令行控制台。输入如下的命令：

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

运行如上命令后，系统就会自动下载labelimg相关的依赖。由于这是一个很轻量的工具，所以下载起来很快，当出现如下红色框框中的告诉我们成功安装的时候，说明labelimg安装成功了。

3 使用labelimg

3.1 数据准备

首先这里需要准备我们需要打标注的数据集。这里我建议新建一个名为VOC2007的文件夹（这个是约定俗成，不这么做也行），里面创建一个名为JPEGImages的文件夹存放我们需要打标签的图片文件；再创建一个名为Annotations存放标注的标签文件；最后创建一个名为 predefined_classes.txt 的txt文件来存放所要标注的类别名称。

VOC2007的目录结构为：

├── VOC2007
│├── JPEGImages 存放需要打标签的图片文件
│├── Annotations 存放标注的标签文件
│├── predefined_classes.txt 定义自己要标注的所有类别（这个文件可有可无，但是在我们定义类别比较多的时候，最好有这个创建一个这样的txt文件来存放类别）

3.2 标注前的一些设置

首先在JPEGImages这个文件夹放置待标注的图片，这里是三类图片，分别是人、狗和猫。

然后再 predefined_classes.txt 这个txt文档里面输入定义的类别种类；如下图所示。

打开cmd命令终端（快捷键：win+R）。进入到刚刚创建的这个VOC2007路径（这个很重要，涉及到能不能利用predefined_classes.txt 这个txt文件中定义的类别，我在这里卡了很久，一度以为不能显示txt文件中定义的类别是我安装有问题）。执行如图中的命令进入到VOC2007路径下（每个人的路径都不一样，按个人的路径去写）如下图所示：可以看到进入到相应的目录了。

输入如下的命令打开labelimg。这个命令的意思是打开labelimg工具；打开JPEGImage文件夹，初始化predefined_classes.txt里面定义的类。

labelimg JPEGImages predefined_classes.txt

运行如上的命令就会打开这个工具；如下。

下面介绍图中的我们常用的按钮。

待标注图片数据的路径文件夹，这里输入命令的时候就选定了JPEGImages。（当然这是可以换的）

保存类别标签的路径文件夹，这里我们选定了Annotations文件夹。

这个按键可以说明我们标注的标签为voc格式，点击可以换成yolo或者createML格式。

点击View，会出现如图红色框框中的选项。最好和我一样把勾勾勾上。

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

3.3 开始标注

由于我们设置标注的十字架一直在标注界面上，这就不需要我们按快捷键w，然后选定我们需要标注的对象。按住鼠标左键拖出框框就可以了。如下图所示，当我们选定目标以后，就会加载出来predefined_classes.txt 定义自己要标注的所有类别（如果类别多，是真的很方便，就不需要自己手打每个类别的名字了）。打好的标签框框上会有该框框的类别（图中由于颜色的原因不太清晰，仔细看会发现的）。然后界面最右边会出现打好的类别标签。打好一张照片以后，快捷键D，就会进入下一张，这时候就会自动保存标签文件（voc格式会保存xml，yolo会保存txt格式）。

标签打完以后可以去Annotations 文件下看到标签文件已经保存在这个目录下。

自此labelimg使用讲解就结束了。

本文链接：https://blog.csdn.net/didiaopao/article/details/119808973

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