LabelImg-制作YOLOv5格式的数据集（win10）

训练数据集可参考我之前的文章：

 2021-09-17 利用yolov5训练自定义数据集_黄飞皇的博客-CSDN博客

利用LabelImg软件人工标注好数据后，便可以训练自定义数据集得到自己的yolov5模型。

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目录

前言

一、下载 LabelImg

方法1：命令行安装

方法2： 可执行文件安装

方法3：源码安装

labelImg源码下载：

二、 LabelImg使用步骤

1、LabelImg介绍

2、标注数据

3、标签文件

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总结

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前言

        对于才开始接触深度学习的小伙伴来说，可能觉得yolov5算法原理很复杂，不清楚它是如何来进行模型训练的。深度学习顾名思义就是算法学习大量数据的特征，从而得到能够检测出该目标的模型。其实，利用yolov5实现目标检测很简单，首先需要制作的是自己的数据集，然后yolov5算法训练该数据集，便可得到最终的模型，最后用该模型完成图像检测、分类任务。接下来我会给小伙伴们介绍如何利用LabelImg软件人工标注数据制作数据集。

一、下载 LabelImg

方法1：命令行安装

进入win10命令行，执行以下4条命令：

pip install PyQt5 -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com

pip install pyqt5-tools -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com

pip install lxml -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com

pip install labelImg -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

成功安装后，执行labelimg命令。若报错：Could not find the Qt platform plugin "windows" in ""
This application failed to start because no Qt platform plugin could be initialized. Reinstalling the application may fix this problem. 则说明用户名是中文，路径名必须是英文，不然运行不起。  

方法2： 可执行文件安装

下载地址：

Release Binary v1.8.1 · tzutalin/labelImg · GitHubhttps://github.com/tzutalin/labelImg/releases/tag/v1.8.1

labelimg使用Qt做了图形化的界面，操作还是很方便的。

方法3：源码安装

labelImg源码下载：

https://github.com/tzutalin/labelImghttps://github.com/tzutalin/labelImg%E4%B8%8A%E4%B8%8B%E8%BD%BD%E6%BA%90%E7%A0%81

在win10的命令号中cd进入解压labelImg的路径（路径千万不要有英文）

然后执行该命令：

pyrcc5 -o libs/resources.py resources.qrc

安装成功后，在pycharm中运行源码中labelimg.py文件，如果还报之前那个错。

解决方法：
在环境变量中增加：
QT_QPA_PLATFORM_PLUGIN_PATH

路径：C:\Program Files\Python38\Lib\site-packages\PyQt5\Qt\plugins

成功弹出labelimg界面：

 

二、 LabelImg使用步骤

1、LabelImg介绍

        LabelImg支持文件夹的导入，在标完一张后，在左侧选择Next Image就可以切换到下一张继续了。输出格式部分，目前LabelImg支持YOLO和PascalVOC2种格式，前者标签文件后缀是.txt件，而后者标签文件后缀是.xml件。YOLOv5算法所支持的数据格式为YOLO。图片和保存标签的文件名是对应的，只是扩展名不同(例如：00001.txt和00001.jpg)。标签保存在对应的labels文件夹下，与images中的图片文件名一一对应。数据集架构如下：

2、标注数据

标注数据过程：

3、标签文件

        生成的标签文件格式：class  x_center  y_center  width  height 。每行表示一个目标，每行中的第一个数表示目标类别，计数从0开始，比如这里的0代表的橘子。后面的4个值代表目标真实框中心点（x，y）和真实框的宽、高信息。生成的标签文件的内容如下：

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总结

        以上便是我在制作YOLOv5数据集所遇到的一些问题，记录了LabelImg软件安装的3种方法和LabelImg数据标注过程，希望各位小伙伴制作出自己的数据集哟，欢迎大家与我交流讨论。