Ubuntu16.04安装目标检测图像标注工具LabelImg

LabelImg是图形图像注释工具。

它是用Python编写的，并将Qt用于其图形界面。

注释以PASCAL VOC格式（使用的格式）另存为XML文件 由 ImageNet提供 。 此外，它还支持YOLO格式 。

1、下载LabelImg，链接：https://github.com/tzutalin/labelImg

git clone https://github.com/tzutalin/labelImg

2、 解压下载的文件

3、激活anaconda里tensorflow的安装环境(如果不在anaconda下安装，直接打开终端，并cd到解压路径下)，并cd到解压的路径下，输入如下命令：
1）sudo apt-get install pyqt5-dev-tools
2）pip install lxml
cd到labllmg下载目录输入编译命令：
3）make qt5py3
4）python3 labelImg.py
备注，这里可能出现报错：
解决方法：安装对应模块库

sudo apt-get install libxcb-xinerama0
pip install -i https://pypi.douban.com/simple some-package sip PyQt5

再次运行python3 labelImg.py，为了以防万一，这里再次编译一下之前的流程。

经过测试后成功：
4、使用教程
如上labllmg界面说明：
“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。

labelImg-master目录下文件如下图：
其中data目录下的predefined_classes.txt文件为预先定义好的label值，可以根据实际数据集修改label值。
制作voc数据集：
在任意目录下创建两个文件夹，一个data_picture文件夹存储需要标注的图片，另外一个data_xml文件夹存储与voc数据集格式一样的xml文件；

在labelImg界面ctrl+R选择标注图片时生成的xml文件保存的路径；

点击labelImg界面的open dir选择创建的文件夹data_picture，就可以导入需要标注的图片，图片列表显示在标注界面的右下角，如下图所示：

参考文献：
https://blog.csdn.net/wuliangcai_/article/details/88356708
https://blog.csdn.net/qq_38497266/article/