Windows系统中数据标注软件LabelImg的安装和基本使用

前言

LabelImg是国立台湾大学（National Taiwan University）的Tzuta Lin主导完成，并基于免费软件许可MIT LICENSE发布在github上的一款计算机视觉（Computer Vision，CV）中目标检测数据集的标注软件，它不仅轻量化且使用简单。虽然现在Tzuta Lin等人已经不在积极维护LabelImg，并且LabelImg也已经成为Label Studio社区的一部分，但我们现在仍然可以通过python的pip指令安装并且使用它。PS：Label Studio是一款开源数据标注工具，适用于图像、文本、超文本、音频、视频和时间序列的数据集制作。

安装LabelImg

打开命令提示符（Windows Poweshell或者Anaconda Powershell）进入Python环境，通过下面的命令即可安装LabelImg。PS：1. Windows Poweshell默认不支持conda指令，若想在其中使用conda指令，可参考解决PowerShell不显示conda虚拟环境的问题进行设置。2. 安装LabelImg会默认安装一下Python库：PyQt5-Qt5、PyQt5-sip、lxml、pyqt5、labelimg。

注意：由于Tzuta Lin等人已不再维护LabelLmg，安装LabelLmg的环境中Python版本不宜过高，否则会出现LabelLmg闪退等情况，无法使用。建议Python版本为3.8。

pip install labelimg

LabelImg基本使用

LabelImg终端打开的命令格式：labelimg [图片文件夹地址] [预定义类别txt文件] [标签保存文件夹地址]。可以通过在终端中输入下面的几种命令命令打开LabelImg并使用，推荐使用第4种。

注意：

• LabelImg支持CreateML、PascalVOC和YOLO格式的标签，建议选用PascalVOC格式的xml标签用于保存更完善的标注信息，并且xml标签可以很方便的转换为YOLO格式的txt标签。
• 第2、3、4中方式需要确定labelimg命令执行前终端窗口已经被cd到数据集根目录。例如：博主的coco128数据集保存在F:\cv datasets\coco128根目录中，需要确保执行labelimg终端命令的终端正处于这一个目录，如下图所示。

• 且数据集的文件夹组织目录应该参照下面的结构，否则2、3、4种方式中的labelimg命令参数应该根据自己的数据集目录组织方式进行调整。

coco128| 
-| images
-| labels
- classes.txt

• 无论使用那一种方式，请勾选上labelImg中的View->Auto Save mode。
  

1. 打开labelimg软件，手动设置图片文件夹、标签名和保存目录。

labelimg

2. 打开labelimg软件并指定待标注图片文件夹地址。

labelimg images

3. 打开labelimg软件并指定待标注图片文件夹地址、预定义类别txt文件。

labelimg images classes.txt

4. 打开labelimg软件并指定待标注图片文件夹地址、预定义类别txt文件和标签文件保存文件夹地址。推荐使用这一种方式！

labelimg images classes.txt labels

LabelImg支持的快捷键

快捷键	功能
Ctrl + u	从目录加载所有图像
Ctrl + r	更改默认注释目标目录
Ctrl + s	保存
Ctrl + d	复制当前标签和矩形框
Ctrl + Shift + d	删除当前图片
Space	将当前图片标记为已检查
w	创建一个标注框x
d	下一张图片
a	前一张图片
del	删除掉当前选择的标注框
Ctrl++	放大
Ctrl–	缩小
键盘上面的方向键↑→↓←	用于选择当前图片中的标注框

相关链接

1. LabelImg的github链接：https://github.com/heartexlabs/labelImg
2. LabelImg作者Tzuta Lin个人主页：https://tzutalin.github.io/

---

收集整理和创作不易, 若有帮助, 请帮忙点赞➕收藏❤️, 谢谢!✨✨