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【深度学习】LabelImg使用指南及高效使用技巧

labelimg

本文将带领你学习如何安装和使用LabelImg图像标注工具。让你快速上手,标注属于自己的数据集!
注:

  1. 本文只含如何该工具的应用,无理论知识。
  2. 本文使用最简单最基础的环境,仅满足能够正常使用LabelImg。

1. LabelImg的安装

1.1 自动安装

直接使用一键安装工具安装。本工具会将python和所需环境一键安装到指定目录。最后直接点击桌面生成的LabelImg快捷方式即可使用LabelImg。(本工具为原创,转载请注明出处)
下载传送门 [提取码:83d8]

1.2 手动安装

1.2.1 安装Python

如果你的电脑已有python环境,请跳过本小节。

你可以访问Python官方网站下载适合你操作系统的最新版本。当然,如果想省事儿些,直接通过Microsoft Store下载Python也可以(不推荐)。

这里我们细说官网下载的方法。一般情况下,我们直接点击"Download the latest version for Windows"下的"Download Python 3.x.x"即可。
在这里插入图片描述
下载完成后打开,选中"Add python.exe to PATH",点击自定义安装在这里插入图片描述

这一页不做更改,点击Next在这里插入图片描述

这里点击Browse,选择Python安装路径。选择完成后,点击Install安装在这里插入图片描述
验证Python安装是否成功:
用win+R打开“运行”,输入cmd,打开命令窗口。输入python --version,如果出现提示

C:\Users\96537>python --version
Python 3.9.12

# 注意此处Python版本号为你所选Python的版本,可能与示例不同
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  • 3
  • 4

则为安装成功。

1.2.2 安装LabelImg

  1. 用win+R打开“运行”,输入cmd,打开命令窗口。
  2. 输入python,回车,进入python环境。
  3. 输入
pip install PyQt5 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install pyqt5-tools -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install lxml -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install labelimg -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
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  1. 输入labelimg,回车,启动LabelImg。

2. LabelImg的使用

2.1 基础操作

LabelImg手动标注数据集所需的基础功能和解释如下图:在这里插入图片描述
标注数据集的一般步骤如下:选择数据集格式——打开要标注的图片所在文件夹——选择标注数据的存储路径——创建矩形框——填写标签——保存——下一张。

2.2 高效使用技巧

2.2.1 快捷键

如果你想提升效率,学习快捷键绝对是一条捷径。下面对一些常用功能的快捷键进行说明:

功能快捷键
创建矩形框W
上一张A
下一张D
复制上一张图片所有矩形框到本张图片Ctrl+V
删除矩形框Del

2.2.2 设置

开启一些功能能让你事半功倍,下面是一些建议开启的功能:

  1. 自动保存
  2. 单标签模式(对于仅有一个标签的标注很友好)在这里插入图片描述

2.2.3 使用插件

推荐使用一些鼠标宏软件,把上面的快捷键写入按键,然后你就可以优雅地单手标注数据集啦。
这里推荐X-mouse Button Control(官网),一款强大的鼠标侧键功能设置工具。直接下载传送门
此软件功能极其丰富,可以自行探索。这里分享我的LabelImg配置:在这里插入图片描述
在此展开说明一下模拟按键功能,在按键的下拉选项中选择模拟按键,在弹出窗口中编辑你想要实现的按键。弹出窗口中作者给了很清晰的使用方法,你可以按方法照习惯设计自己的按键。在这里插入图片描述
这里说明一下我所编辑按键实现的功能:就是先输入D,进入到下一张,然后输入Ctrl+V复制上一张的标注。这样一键就能实现两个操作,接下来只要微调矩形框即可。这种方法非常适合有视频分割出的数据集,因为前后两张图片目标位置变化不大,只要微调即可。

使用完毕后,右键托盘小图标选择退出即可正常使用鼠标。

经过以上学习,你已经可以高效地标注数据集啦。去创造属于自己的模型吧!

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