labelImg的安装和使用

labelImg简介

LabelImg 是一个图形图像标注工具。

它是用 Python 编写的，并使用 Qt 作为其图形界面。

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 YOLO 和 CreateML 格式。

安装

在Windows中安装labelImg

下载并安装Anaconda（这是要用来使用conda的安装功能）

打开C盘打开GitBush（其他位置也可以），输入

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

打开Anaconda Prompt，进入labelImg目录

依次输入：

conda install pyqt=5
conda install -c anaconda lxml
pyrcc5 -o libs/resources.py resources.qrc

按照提示依次输入，遇到（y/n）时输入Y，这样就安装好了

若安装失败，提示conda install packages failed，可以参考conda install packages error: Collecting package metadata (current_repodata.json): failed （一般来说如果挂着梯子把梯子关闭就好了）

使用

PascalVOC

1. 使用上述说明构建和启动。
2. 单击菜单/文件中的“更改默认保存的注释文件夹”
3. 点击“打开目录”
4. 单击“创建矩形框”
5. 单击并释放鼠标左键选择一个区域来注释矩形框
6. 您可以使用鼠标右键拖动矩形框来复制或移动它

注释将保存到您指定的文件夹中。

您可以参考以下热键来加快您的工作流程。

YOLO

1. 在data/predefined_classes.txt定义将用于您的培训的课程列表。
2. 使用上述说明构建和启动。
3. 在工具栏中“保存”按钮的正下方，单击“PascalVOC”按钮切换到 YOLO 格式。
4. 您可以使用 Open/OpenDIR 处理单个或多个图像。完成单个图像后，单击保存。

YOLO 格式的 txt 文件将与您的图像同名保存在同一文件夹中。一个名为“classes.txt”的文件也保存到该文件夹中。“classes.txt”定义了你的 YOLO 标签所引用的类名列表。

笔记：

• 您的标签列表在处理图像列表的过程中不应更改。保存图像时，classes.txt 也会更新，而之前的注释不会更新。
• 保存为 YOLO 格式时不应该使用“默认类”功能，它不会被引用。
• 当保存为 YOLO 格式时，“困难”标志被丢弃。

热键

按键	功能
Ctrl + u	从目录加载所有图像
Ctrl + r	更改默认注释目标目录
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
space	将当前图像标记为已验证
w	创建一个矩形框
d	下一张图片
a	上一张图片
del	删除选中的矩形框
Ctrl++	放大
Ctrl–	缩小
↑→↓←	键盘箭头移动选定的矩形框