参考

打开Anaconda Prompt

在命令行中输入下列代码，若如下图显示pip版本号则证明anaconda3安装成功。

1
pip --version
image-20230726115913397

创建虚拟环境

1
conda create -n pytorch python=3.7

激活环境

1
activate pytorch
image-20230726120049721

安装labelimg

在命令行窗口中依次输入下列代码，安装labelimg依赖的第三方库。

1
2
3
4
5
6
7
pip install PyQt5

pip install pyqt5-tools

pip install lxml

pip install labelimg

（注：此处可能会因网络原因造成卡顿，请耐心等待，若因为网络问题安装失败则重试）

安装PyQt5

image-20230726125309767

安装pyqt5-tools

image-20230726125423742

安装lxml

image-20230726125502474

安装labelimg

image-20230726125626722

​ 至此，环境配置步骤已经全部完成。在第三方库安装完成后，在命令行中输入labelimg指令以启动labelimg（注：环境配置完成后再次启动只需要打开anaconda prompt命令行并输入labelimg即可启动，无需再次安装第三方库）。

image-20230726125656642

进入labelimg标注工具的初始化界面如下图所示。

img

labelimg使用说明

使用labelimg进行数据集标注

​ labelimg的标注模式分为VOC和YOLO两种，两种模式下生成的标注文件分别为.xml文件和.txt文件，因此在进行标注前需要优先选择好标注的模式。

img

​ labelimg左侧菜单栏中按钮功能说明如下。

按钮 功能
Open 打开单个图像文件
Open Dir 打开文件夹多幅图像
Change Save Dir 标注后图像数据存储的路径
Next Image 切换到下一张图像
Prev Image 切换到上一张图像
Verify Image 校验图像
Save 保存图像
Create RectBox 画一个标注框
Duplicate RectBox 重复标注框
Delete RectBox 删除标注框
Zoom In 放大图像
Zoom Out 缩小图像
Fit Window 图像适应窗口
Fit Width 图像适应宽度

​ 在labelimg中，标注的快捷键为w，标注后用鼠标拖动锚框进行框选，框选完毕后会弹出类别选择框，如果是当前已有类则直接选择即可，若需要新加类别则在输入框中输入类别标签并确定。

img

标签文件解释

​ 使用labelimg标注产生的结果如下。

image-20230726125758541

​ 使用labelimg以VOC模式进行标注产生的标注文件如下，与YOLO标注模式产生的类别标签不同，.xml标注文件不需要将类别文件单独进行存放，因为其中已经包含了标注锚框的位置信息和类别信息。

img

​ 使用labelimg以YOLO模式进行标注产生的标注文件如下，classes.txt文件中存放的是类别标签，标签文件中以类别+锚框的位置坐标信息进行保存，文件中有几行则说明对应的标注图像中有几个锚框。

image-20230726125841207

以YOLO为例实现数据集标注

1和2文件夹为图像，labels内为标签

image-20230726120237516 image-20230726120256838

如果labels内没有classes.txt文件，需要手动创建，里面写上你的类别名称。

image-20230726120439855

打开labelimg

点击labelImg工具的“Open Dir”按钮打开图片文件夹

image-20230726124441813

第一次打开时只有图片，没有显示标签框，之后打开会自动匹配

点击labelImg工具的“Change Save Dir”选择labels文件夹

image-20230726124605454

此时会在图片上显示之前标注过的图片。右侧也会显示标签类别，一个框对应一个类别。

image-20230726124708863

​ 使用”Create RectBox”可以添加新的标签框，选取区域后输入类别，右侧就能增加新的类别。修改完后注意点击”Save”保存

image-20230726124850356