Windows下深度学习标注工具LabelImg安装和使用指南

之前faster rcnn博客下有同学要求我写一下VOC数据集的制作流程,今天这里介绍一下LabelImg的安装和使用。

LabelImg是用于制作数据集时,对数据集进行标注的工具。

 

系统:win10

软件:anaconda3

 

1.安装 anaconda3

 

没有安装anaconda3的,可以在下面网站上下载安装包

下载网址:https://repo.continuum.io/archive/

选择anaconda3且与自己电脑位数一样的Windows版,例如我选择下载的版本为:

Windows下深度学习标注工具LabelImg安装和使用指南_第1张图片

anaconda 3 默认的是python3.6,下载是可以的

下载完成后双击exe安装,到下面这个界面时,第一个框打钩,把conda添加到环境变量,第二个不勾,如下图,这样就不会更改原本Python默认版本了。

Windows下深度学习标注工具LabelImg安装和使用指南_第2张图片

 

安装完成后,在cmd中输入conda,出现以下界面,表示安装成功。

Windows下深度学习标注工具LabelImg安装和使用指南_第3张图片

 

2. 下载labelimg

下载地址:https://github.com/tzutalin/labelImg

Windows下深度学习标注工具LabelImg安装和使用指南_第4张图片

下载下来后解压缩

 

3.打开labelimg

在开始菜单中找到anaconda prompt,打开

Windows下深度学习标注工具LabelImg安装和使用指南_第5张图片

使用cd 命令进入刚刚下载解压的labelimg文件夹,例如:

cd C:\Users\meng\Desktop\labelImg-master

 

然后安装pyqt,安装命令:

conda install pyqt=5

 

时间稍微有点长,如下图所示,安装完成后可能会出现

DEBUG menuinst_win32: __init__(185): Menu: name: 'Anaconda${PY_VER} ${PLATFORM}', prefix:……

这个可以不用管

Windows下深度学习标注工具LabelImg安装和使用指南_第6张图片

 

安装完成后:

执行命令:

pyrcc5 -o resources.py resources.qrc

这个执行完成是没有任何返回结果的

 

最后,输入命令:

python labelImg.py

 

可以看到labelimg打开了,如下图:

Windows下深度学习标注工具LabelImg安装和使用指南_第7张图片

 

4. 使用

 

选择File->Change Saved Dir(不同版本稍微有些差异,也可能叫做change default annatation saved dir),然后选择一个空文件夹作为你生成的标记xml存放的位置

点击Open Dir选择你的图片文件夹

Windows下深度学习标注工具LabelImg安装和使用指南_第8张图片

之后,图片便加载进来了

点击左侧Create RectBox,就可以在图像上绘制矩形框了

因为版本差异,绘制矩形框有的需要一直按住鼠标左键,有的则只用初始和结束位置点击一下,视具体版本情况而定。如下图所示:

Windows下深度学习标注工具LabelImg安装和使用指南_第9张图片

绘制结束后,会弹出一个框,选择你要标记的类别,比如dog,如果列表里面没有这个类别,可以在方框中输入,最后点击OK。此时,按住Ctrl+S才算保存,之后,可以使用鼠标点击next image进入下一张或者使用快捷键D进入下一张

在labelImg文件中,有个data文件夹,里面有predefined_classes.txt记录着分类名称,可以手动更改。

 

相关的快捷键如下:

Ctrl + s  保存

Ctrl + d  复制当前标签和矩形框

space     将当前图像标记为已验证

w         创建一个矩形框

d         下一张图片

a         上一张图片

del       删除选定的矩形框

Ctrl++    放大

Ctrl--    缩小

↑→↓←        键盘箭头移动选定的矩形框

 

 

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