目标检测标注工具labelImg安装使用

介绍

在深度学习过程中，目标检测任务下，通常需要对大量原始数据集进行标注，就是告诉机器我们需要的目标是什么，在图在的位置，然后让他自己去学习，这个过程是非常重要的。如果不是针对自己特定的目标检测任务，一般我们会直接使用开源的大型数据集或比赛公布的一些特殊领域的数据集，这些数据集会自带标注好的图像信息，这就是为什么使用开源数据集时不需要我们自己标注。
做图像标注的工具有更多，工作也很简单，目前LabelImg 这个工具是比较简单、流传度比较广的，本文就简单介绍它的安装与使用， 它的作用是在原始图像中标注目标物体位置并对每张图片生成相应的xml文件表示目标标准框的位置。

1、下载

下载地址：LabelImg下载地址
下载后解压得到LabelImg-master文件夹，在命令行终端中进入LabelImg-master 目录下 ，依次执行如下命令安装即可
或者在LabelImg-master文件夹按住shift+右键，点击在此处打开命令行，执行下面命令

conda install pyqt = 5
pyrcc5 -o resources.py resources.qrc
python labelImg.py

弹出标注窗口

2、开始标注

选择Open Dir(图片目录)，打开文件夹，在右下角会出现图片列表，然后选择一张图片开始标注，create出现十字光标开始画框，画完后选择保存文件夹，一般选和图像放在一起，

选择好后，会让你选择你的分类名称，输入新的类名或选择已有的，可以画多个框选择多个标签
然后保存，下一张即可，配合快捷键一小时可以标注100-300多张

3、快捷键

Ctrl + s | 保存
w | 创建一个矩形
d | 下一张图片
a | 上一张图片
Space | 标记当前图片已标记
Ctrl + d | Copy the current label and rect box