windows10环境下载labelImg及使用方法

  在图像检测中涉及到SSD(一种识别算法,不是那个固态硬盘hhh)的时候,打标签的方式变了。之前使用的caffe的框架,直接在txt中在图像名后面写上标签就可以,但SSD中需要先建立xml文件。这个xml里面存储了什么呢?其实可以通过文本形式打开文件,里面存储就是图像中框出特定区域的坐标以及你为该图片打的标签,也是一种标签文件。

  好了,废话不多说,进入正题,怎么在windows10下下载labelImg~*(ai !这个小写的L和大写的i怎么长一样。。。。)

一、labelImg的下载

  本文介绍的方法使用到了Anaconda3,但Anaconda3的下载网上教程普遍较多,本文不再赘述。没有下载的朋友可以下载之后再回来看本篇教程。

  1.在Anaconda Prompt中下载一些安装包
#注意:大小写一定要区分,完全按照下面的输入
pip install PyQt5
pip install pyqt5-tools
pip install lxml      #在正常下载anaconda3的情况下,lxml应该已经具备
pip install labelImg

  可能有人不知道Anaconda Prompt在哪里?其实就是一个python终端。打开左下角“开始”,位置如图(就是Anaconda3 (64 -bit)目录下的第三个):
windows10环境下载labelImg及使用方法_第1张图片

  2.重新打开Anaconda Prompt输入IabelImg

  前面的下载可能需要花费一段时间,但只要按照顺序安装完上面的安装包。再此输入labelImg,就像下面这样:
windows10环境下载labelImg及使用方法_第2张图片
  就会弹出如下的框框:
windows10环境下载labelImg及使用方法_第3张图片
  到此为止,labelImge就下载完成啦!!!下面说说这个软件怎么用吧!

二、labelImg的使用

1.labelImg界面介绍

  其实labelImg就是把指定图片的指定区域打上标签,存储在xml文件中。首先了解下它的工作界面吧!
在这里插入图片描述
  这里面我介绍部分工作键,因为我就用到了几个(嘿嘿,其他的我也不知道是干啥的~)

  下面的格式就是图在上,描述在下。
在这里插入图片描述
  open的作用就是打开一张图片,并且打开的图片会显示在中间的工作区,像下面这样:
windows10环境下载labelImg及使用方法_第4张图片
在这里插入图片描述
  open dir是为了方便批量处理,可以选择一个图片文件夹,选择之后,文件夹中图片列表都会在右下角File List显示,就像这样:
windows10环境下载labelImg及使用方法_第5张图片
在这里插入图片描述
  生成的xml文件总要需要一个保存的位置吧,就是通过这个设置保存路径的。
在这里插入图片描述
  当以列表形式导入的时候,点这个更换下一张。
在这里插入图片描述
  当以列表形式导入的时候,点这个回到上一张。

在这里插入图片描述
  save保存当前生成的xml文件
windows10环境下载labelImg及使用方法_第6张图片
  需要框出指定区域,Create\nRectBox就是做这个的,Delete\nRectBox是删除框格(第二个的话,我也没用过,也不知道~)

2.做标签的方法

  做标记也比较容易,按照前面框格的方法,选出指定区域。就会弹出下面的框:
windows10环境下载labelImg及使用方法_第7张图片
  在框中输入你想做的标签名字就可以了。

3.常用快捷键

  难道我几百张图片要一个一个点吗?那手不没了吗?当然了,labelImg有快捷键,可以加快我们的工作效率

1.ctrl+s  作用:保存生成的xml文件
2.w       作用:框矩形
3.d       作用:换下一张
4.a       作用:回到上一张

4.注意:

  在整个labelImg的使用的过程中,Anaconda prompt是不可以关闭的,里面会有文件的记录,像下面图这样:
在这里插入图片描述

  其实这个软件的使用还是比较容易上手的,多多自己实践操作就很快掌握了。

  这么复杂的的东西,我怎么可能直接会呢?自然少不了网上优秀资料的参考。感谢资料的上传者:

  labelImg的安装:https://jingyan.baidu.com/article/5225f26ba428fee6fa090829.htmllink
  labelImg的使用:https://blog.csdn.net/qq_34108714/article/details/89316097link

  以上安装过程作者亲测有效,如有疑问之处可在下方评论区进行讨论交流。

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