目标标注工具labelimg安装和使用方法教程

本人环境：

• win10
• anaconda（已切换国内源）
  如果有anaconda安装问题和换源问题，可以参见https://blog.csdn.net/weixin_42237113/article/details/104366282

（1）前言：

用于深度网络训练的数据集做标注的方法和工具有好多，像Labelme、labelImg、yolo_mark、Vatic、Sloth等等，此处暂时只介绍其中的一种标注工具：labelImg

LabelImg是一个图形图像标注工具。它是用Python编写的，并使用Qt作为其图形界面。
注释以PASCAL VOC格式保存为XML文件，这是ImageNet使用的格式。此外，它还支持YOLO格式。
对于一些目标检测算法例如说yolo,faster-rnn等都是非常友好，自己标注样后可以直接训练，所以强烈推荐。

（2）安装

网上很多都是前几年的博文，感觉很多都是过时的，安装半天还特别麻烦。所以希望给出几个最简单的方法安装：

A. 已经顺利安装anaconda，并且顺利换源

因为我早已安装了anaconda，相应的其他需要支持的安装包都是默认安装了的（如果没有安装好的话，他会帮你安装），所以如果是国内的源的话，安装非常方便，可以直接：

pip install labelimg

以下附上一个新的虚拟环境的安装过程：
（可以看到，只是有必须的一些安装包，什么也木有）

直接安装

可以看到labelimg所需要的支持安装包PyQt5-sip-12.8.0、 lxml-4.5.1 、pyqt5-5.15.0都已经后续帮你安装好了。

B. 并未及时更换国内源的，或者只有安装了python和pip的

可以参见 https://zhuanlan.zhihu.com/p/90832346

C.啥也木有，可以直接安装编译好的exe文件

下载地址：链接: 链接：https://pan.baidu.com/s/1bk9MhpRj9k-A_RTfdnULbA 提取码：cjc3

下载的文件是编译好的，可执行的labelImg.exe文件。直接将文件放在windows环境下，双击可执行。

注意：

保存路径不要有中文；
另外如果出现闪退现象无法使用（有的电脑上可以运行，有些确实有点问题, 原因不详），建议尝试A方案

D. Ubuntu1604 pip安装

很多人出现pip3 install labelimg 出现如下问题：

qt.qpa.plugin: Could not load the Qt platform plugin “xcb” in “” even
though it was found. This application failed to start because no Qt
platform plugin could be initialized. Reinstalling the application may
fix this problem.

Available platform plugins are: eglfs, linuxfb, minimal, minimalegl,
offscreen, vnc, wayland-egl, wayland, wayland-xcomposite-egl,
wayland-xcomposite-glx, webgl, xcb.

初步怀疑是qt的版本安装过高，不能使用。

参见官网相关要求，改正后可正常使用

全部命令可直接使用如下命令安装

ubuntu系统安装

pip3 install pyqt5==5.10.1 lxml==4.2.4
pip3 install labelimg

ubuntu anaconda 中安装

conda install pyqt5==5.10.1 lxml==4.2.4
pip install labelimg

E. mac安装

参考官网相关说明

（3）基础使用

A.基本功能和使用方法

界面介绍：

启动：直接在cmd命令中输入labelimg（下载exe文件的直接双击）

注意：在ubuntu中启动命令是(I要大写)

labelImg

选择图片位置：点击opendir（参见界面介绍相关按钮，下同） -> 选择图片所在位置的文件夹
选择保存位置：点击change save dir（相关按钮参见上面界面介绍相关按钮，下同） -> 选择图片所在位置的文；
最重要的一步，一定设置自动保存： view -> auto save mode
标注:
默认是yolo格式，可以自行选择，参见界面介绍相关XML格式选择按钮
点击 create\nrectbox ->
选定特定目标位置进行标注 ->
在labelimg弹窗中输入想要标注的类别（参见下图）并enter确认->
在右侧生成相关标注好的标注类别和信息列表（没有勾选的自动保存的需要点击保存）->
在选定位置就会生成自动标注的样本（xml文件名称和图片名称相同），后续可以自动调整、增删bounding box大小
-> 点击next image进行下一图片标注，循环即可
-> 关闭labelimg窗口即可退出

相关生成的标注信息如下所示

B.快捷键

   在labelImg窗口的左边，有一些操作的功能，其中：“Open”是打开单个图像，“Open Dir” 打开文件夹，"Change Save Dir" 

   图像保存的路径，“Next Image” 切换到下一张图像，“Prev Image”切换到上一张图像，“Verify Image”校验图像，“Save”

   保存图像，“Create RectBox”画标注框一个，“Duplicate RectBox”重复标注框，“Delete RectBox”删除标注框，“Zoom In”

   放大图像，“Zoom Out” 缩小图像，“Fit Window”图像适用窗口，“Fit Width”图像适应宽度。

   当然，使用操作按钮不是很方便，下面介绍一些快速的快捷键。

快捷键	功能	快捷键	功能
ctrl +Q	退出软件	ctrl -	缩小
ctrl + o	openfile	ctrl + =	原始大小
ctrl + u	openDir	ctrl + F	fitwindow
ctrl + r	ChangeSaveDir	ctrl + E	编辑标签
ctrl + s	保存	ctrl + shift + o	打开的文件夹只显示.xml文件
ctrl + L	boxlineColor	ctrl + shift + s
ctrl + J	move and edit Boxes	ctrl + shift + F	fitWidth
ctrl + D	复制框	d	nextImg
ctrl + H	隐藏所有的框	a	preImg
ctrl + A	显示所有的框	space	标记当前图片已标记
ctrl +	放大	w	画框
Delete	删除框

C.制作自己的数据集详细过程

以我自己制作yolo数据集（VOC2007）格式为例，说明

1.首先自己在特定目标下，新建几个特定特定文件夹

Annotations：标注信息xml文件存放位置
JPEGImages：原始图片位置
ImageSets：生成相应图片信息txt文件位置（这个可以不用管）
voc2yolo.py：将图片保存成txt格式脚本（可以不用管）

2 打开labelimg，使用opendir打开JPEGImages文件夹， 使用change savedir 打开Annotations
3 设置自动保存
4 按照自己的分类，标注图片并且生成相关bounding box信息
5.运行voc2yolo.py生成相应文本文件， 之后就制作完了自己的特定数据集

完结撒花，enjoy~~~~