YOLOV5目标检测---labelimg图片标注工具（1）_yolo标注软件_yolo标注训练工具

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前言：在使用YOLO训练自己模型的时候首先要学会对数据进行处理，这里介绍一个常用的本地打标签工具labelimg，如果不想按照的话也可以使用在线标签工具，因为害怕数据泄露，所以本人一直使用的是本地工具进行打标签。在线标注工具网站：https://www.makesense.ai/

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目录结构

• 1、labelimg标签工具介绍
• 2、labelimg的安装
• 3、如何使用labelimg工具
• • 3.1据准备
    • 3.2标注前设置
    • • 3.2.1按钮设置
        • 3.2.2常见快捷键
    • 3.3开始标注

1、labelimg标签工具介绍

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

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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，当出现如下红色下划线的时候，告诉我们成功安装的时候，说明labelimg安装成功了。

3、如何使用labelimg工具

3.1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img_data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images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labels存放标注的标签文件；最后创建一个名为 classes.txt 的txt文件来存放所要标注的类别名称。

img_data的目录结构如下：
|—img_data
||──images 存放需要打标签的图片文件
||── labels 存放标注的标签文件
||── 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标注前设置

首先在images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classes.txt 这个txt文档里面输入定义的类别种类；如下图所示。

进入img_data文件夹当中，在搜索栏里面输入cmd打开终端命令（这一步非常重要，如果不是在这个路径下打开终端将不能利用txt文件中的类别）；或者先打开cmd命令终端（快捷键：win+R），再使用cd命令进入到txt文本这个文件夹当中；

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images文件夹，初始化classes.txt里面定义的类。

labelimg images classes.txt

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运行上面的命令就会打开这个labelimg工具如下：

3.2.1按钮设置

下面介绍图中的我们常用的按钮
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