机器学习——数据标注工具使用

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LabelImg

源码编译教程
LabelImg_github
Windows_Linux打包软件

使用方法

Steps

• Click ‘Change default saved annotation folder’ in Menu/File
• Click ‘Open Dir’
• Click ‘Create RectBox’
• Click and release left mouse to select a region to annotate
  the rect box
• You can use right mouse to drag the rect box to copy or move it

一些注意事项

• 修改默认的XML文件保存位置，使用快捷键“Ctrl+R”，改为自定义位置，这里的路径一定不能包含中文，否则无法保存。
• 源码文件夹中使用notepad++打开data/predefined_classes.txt，修改默认类别，比如改成person、car、motorcycle三个类别。/或者在画框的时候输入类别
• “Open Dir”打开图片文件夹，选择第一张图片开始进行标注，使用“Create RectBox”或者“Ctrl+N”开始画框，单击结束画框，再双击选择类别。完成一张图片后点击“Save”保存，此时XML文件已经保存到本地了。点击“Next Image”转到下一张图片。
• 标注过程中可随时返回进行修改，后保存的文件会覆盖之前的。

程序界面

生成的标签

BBox_Label_Tool

使用教程
github

• 在程序目录\BBox-Label-Tool下新建两个文件夹
  -Images
  -Labels
• 里面新建每一类的文件夹，以数字命名
  eg. 在\BBox-Label-Tool\Images\1 中，放入1类的图片
• 用spyder运行main.py，出现界面，在image dir中输入1，点击load，加载图片，选class，画框，点击Next，每张图画完后会自动在\BBox-Label-Tool\Labels\1中生成对应的标签txt

程序界面

生成的标签