掌握图像标注利器：LabelImg使用详解

一、LabelImg简介

在深度学习和计算机视觉领域，图像标注是一项至关重要的任务。LabelImg作为一款开源的图像标注工具，因其简单易用、功能强大而备受青睐。它支持VOC、YOLO和CreateML等多种标签格式，可满足不同项目的需求。

二、LabelImg的安装

首先，确保您的计算机上已安装Python和pip。然后，通过pip安装LabelImg：

pip install labelimg

注意： LabelImg的安装路径中不能出现中文，否则可能会导致运行错误。

三、使用LabelImg进行图像标注

1. 打开LabelImg

在命令行中输入以下命令以启动LabelImg：

labelimg

这将打开LabelImg的图形界面。

1. 导入待标注图像

在LabelImg界面中，点击菜单栏的“Open Dir”按钮，选择包含待标注图像的文件夹。LabelImg将自动加载该文件夹中的所有图像。

1. 创建标签类别

在“Classes”文本框中，输入您的标签类别，每个类别占一行。例如：

person
car
dog

点击“Save”按钮保存类别列表。

1. 开始标注

在图像列表中选择要标注的图像，然后点击“Create RectBox”按钮。此时，鼠标将变为十字形，您可以在图像上拖动鼠标以创建矩形框。当矩形框大小合适时，松开鼠标左键，LabelImg将自动弹出一个对话框，要求您输入当前矩形框的标签和是否忽略该框。输入标签后，点击“OK”按钮完成标注。

1. 保存标注结果

标注完成后，点击菜单栏的“File”按钮，选择“Save”选项，将标注结果保存为XML文件。您还可以选择“Save As”选项，将标注结果保存为其他格式，如YOLO或CreateML。

四、LabelImg高级功能

1. 自动保存模式

在LabelImg界面中，勾选“View”菜单下的“Auto Save mode”选项，切换到下一张图像时，LabelImg将自动保存当前图像的标注结果。

1. 批量标注

LabelImg还支持批量标注功能。在图像列表中选择多个图像，然后按照上述步骤进行标注。标注完成后，点击“File”菜单下的“Save All”选项，将批量标注结果保存为XML文件。

五、总结

通过本文的详细介绍，相信您已经对LabelImg有了更深入的了解。作为一款强大的图像标注工具，LabelImg不仅简单易用，而且功能丰富。无论是初学者还是资深开发者，都能通过LabelImg快速完成图像标注任务，为深度学习模型的训练提供高质量的数据集。希望本文能为您在实际应用中提供有益的参考和帮助。