目标检测使用LabelImg标注VOC数据格式和YOLO数据格式——LabelImg使用详细教程
文章目录:
1 LabelImg介绍与安装
1.1 Label介绍
github是目标检测数据标注工具,可以标注标注两种格式:
- VOC标签格式,标注的标签存储在xml文件
- YOLO标签格式,标注的标签存储在txt文件中
LabelImg的github主页地址:
点我,带你去>https://github.com/tzutalin/labelImg
2.1 LabelImg安装
2.1.1 使用pip工具进行安装LabelImg (推荐)
使用pip
安装LabelImg安装时最简单
的方式,首推,安装完之后会自动把LabelImg添加到环境变量中,这样你就可以在命令行中输入:labelimg
直接打开该工具——windows用户强烈推荐此方法
使用pip安装labelimg
pip install labelimg -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
下面的方式是从源码开始安装LabelImg,一般比较麻烦,不推荐
2.1.2 在Ubuntu Linux上安装LabelImg
1、Python 2 + Qt4
Python2
的环境使用如下命令安装
sudo apt-get install pyqt4-dev-tools
sudo pip install lxml
make qt4py2
python labelImg.py
python labelImg.py [IMAGE_PATH] [PRE-DEFINED CLASS FILE]
2、Python 3 + Qt5 (Recommended)
Python3
的环境使用如下命令安装
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]
2.1.3 在macOS上安装LabelImg
1、Python 2 + Qt4
Python2
的环境使用如下命令安装
brew install qt qt4
brew install libxml2
make qt4py2
python labelImg.py
python labelImg.py [IMAGE_PATH] [PRE-DEFINED CLASS FILE]
2、Python 3 + Qt5 (Recommended)
Python3
的环境使用如下命令安装
brew install qt # Install qt-5.x.x by Homebrew
brew install libxml2
or using pip
pip3 install pyqt5 lxml # Install qt and lxml by pip
make qt5py3
python3 labelImg.py
python3 labelImg.py [IMAGE_PATH] [PRE-DEFINED CLASS FILE]
2.1.4 在Virtualenv虚拟环境中安装labelimg
使用virtualenv
创建虚拟环境可以避免python版本和QT版本带来的一些问题,当然你也可以用conda
创建虚拟环境,道理是一样的
brew install python3
pip3 install pipenv
pipenv run pip install pyqt5==5.13.2 lxml
pipenv run make qt5py3
python3 labelImg.py
[Optional] rm -rf build dist; python setup.py py2app -A;mv "dist/labelImg.app" /Applications
2.1.5 其他安装方法
作者还给出了很多的其他安装方法,如docker安装方法等,大家可以去作者的github主页进行参考,这里我就不一一列举了!
2 LabelImg的使用
安装好之后,就是在命令行中打开LabeImg,在命令行中输入(因为安装完之后会自动添加到):
LabelImg
或labelimg
2.1 打开Labelimg
我们在要标定数据的时候,一般是已经制定好了要标注物体的类别,这样在打开LabelImg之后,我们只要框定目标之后,选择要对应的标签即可。
labelimg JPEGImage predefined_classes.txt
说明:
JPEGImage 目录
:存储的是图片的名字Annotation 目录
:用于存放标注图片的标签文件predefined_classes.txt 文件
:定义自己要标注的所有类别
例如:我的predefined_classes.txt
中定义的类别如下:
circle_red
circle_gray
rectangle_red
rectangle_gray
fingeprint_red
fingeprint_gray
other
执行命令,然后选择JPEGImage待标注图片数据文件夹,然后点选择文件夹,如下图:
选择好标注数据文件夹之后,即进入到了LabelImg的界面,如下图:
- 最上方显示的是当前标注图片的路径
Open Dir
:待标注图片数据的路径文件夹,即选择JPEGImage文件夹
Change Save Dir
:保存类别标签的路径文件夹,即选择Annotation文件夹
PascalVOC
:标注的标签保存成VOC格式,在鼠标点一下就变成YOLO,即此时就会把标注的标签变成YOLO格式
2.2 标注前先进行一些设置
点击View
显示如下图,然后把如下的几个选项勾上:
Auto Save mode
:当你切换到下一张图片时,就会自动把上一张标注的图片标签自动保存下来,这样就不用每标注一样图片都按Ctrl+S
保存一下了Display Labels
:标注好图片之后,会把框和标签都显示出来Advanced Mode
:这样标注的十字架
就会一直悬浮在窗口,不用每次标完一个目标,再按一次W
快捷键,调出标注的十字架。
2.3 标注常用的快捷键
W
:调出标注的十字架,开始标注A
:切换到上一张图片D
:切换到下一张图片Ctrl+S
:保存标注好的标签del
:删除标注的矩形框Ctrl+鼠标滚轮
:按住Ctrl,然后滚动鼠标滚轮,可以调整标注图片的显示大小Ctrl+u
:选择要标注图片的文件夹Ctrl+r
:选择标注好的label标签存放的文件夹↑→↓←
:移动标注的矩形框的位置
使用标注的十字架,框住要标注的目标即可,如下图,是我对公章数据进行标注:
- 标注的时候,会把
predefined_classes.txt
预定义的标加载出来,然后我们只要选择对应的标签即可 - 右上角会显示已经标注目标的标签
3 VOC数据标签和格式和YOLO数据标签格式说明
3.1 VOC数据格式
VOC数据格式,会直接把每张图片标注的标签信息保存到一个xml文件中
例如:我们上面标注的JPEGImage/000001.jpg
图片,标注的标签信息会保存到Annotation/000001.xml
文件中,000001.xml
中的信息如下:
<annotation>
<folder>JPEGImage</folder>
<filename>000000.jpg</filename>
<path>D:\ZF\2_ZF_data\3_stamp_data\标注公章数据\JPEGImage\000000.jpg</path>
<source>
<database>Unknown</database>
</source>
<size>
<width>500</width>
<height>402</height>
<depth>3</depth>
</size>
<segmented>0</segmented>
<object>
<name>circle_red</name>
<pose>Unspecified</pose>
<truncated>0</truncated>
<difficult>0</difficult>
<bndbox>
<xmin>168</xmin>
<ymin>2</ymin>
<xmax>355</xmax>
<ymax>186</ymax>
</bndbox>
</object>
<object>
<name>circle_red</name>
<pose>Unspecified</pose>
<truncated>0</truncated>
<difficult>0</difficult>
<bndbox>
<xmin>2</xmin>
<ymin>154</ymin>
<xmax>208</xmax>
<ymax>367</ymax>
</bndbox>
</object>
<object>
<name>circle_red</name>
<pose>Unspecified</pose>
<truncated>0</truncated>
<difficult>0</difficult>
<bndbox>
<xmin>305</xmin>
<ymin>174</ymin>
<xmax>493</xmax>
<ymax>364</ymax>
</bndbox>
</object>
</annotation>
xml中的关键信息说明:
- 图片的名字
- 每个目标的标定框坐标:即左上角的坐标和右下角的坐标
- xmin
- ymin
- xmax
- ymax
3.2 YOLO数据格式
YOLO数据格式,会直接把每张图片标注的标签信息保存到一个txt文件中
例如:我们上面标注的JPEGImage/000001.jpg
图片,标注的标签信息会保存到Annotation/000001.txt
文件中(同时会生成一个classes.txt文件,也保存到Annotation/classes.txt),000001.txt
中的信息如下:
0 0.521000 0.235075 0.362000 0.450249
0 0.213000 0.645522 0.418000 0.519900
0 0.794000 0.665423 0.376000 0.470149
txt中信息说明:
- 每一行代表标注的一个目标
- 第一个数代表标注目标的标签,第一目标circle_red,对应数字就是0
- 后面的四个数代表标注框的中心坐标和标注框的相对宽和高(进行了归一化,如何归一化可以参考我的这篇博客中的介绍)
同时会生成一个Annotation/classes.txt
实际类别文件classes.txt
,里面的内容如下:
circle_red
circle_gray
rectangle_red
rectangle_gray
fingeprint_red
fingeprint_gray
other
#4 常见问题
##4.1 每次打开labelimg都莫名奇妙出现很多标签
如下图,我命名没有设置这些标签,但是莫名其妙出现这些标签,这个是我在linux系统中遇到的:
后面我去labelImg目录
下全局搜索一下发现在data目录下
有一个predefined_classes.txt
文件,我打开查看了一下果然和上面给出的一样,这个文件在你克隆的时候就保留的,我感觉没有什么用,后面我删除了!
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今天的文章目标检测使用LabelImg标注VOC数据格式和YOLO数据格式——LabelImg使用详细教程分享到此就结束了,感谢您的阅读。
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