LabelImg アノテーション ツールの使用 (アノテーション付き画像データ セットの取得)

1 インストールと使用方法

1.1 インストール

Win+ REnter を押してcmd端末インターフェイスに入ります

LabelImgインストールコマンド:

pip install labelimg

国内の pip ソースが設定されていない場合は、$\Rightarrow$

1. 一時的な回避策: 上記のコマンドの最後にソースを追加します。

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

2. 恒久的な解決策: pip ソースを変更するには、私のブログの「Centos7 で Python 環境を構成する」の5 を参照してください(Windows システムと CentOS システムの 2 つの方法を含む)

1.2 使用方法

LabelImgインストールが成功した後

コマンドを呼び出す:

labelimg

次に、プログラムがポップアップ表示され、インターフェイスは次のようになります。

次の呼び出しコマンドを使用することもできます。

labelimg JPEGImages classes.txt

LabelImgツールを開くときにJPEGImageフォルダーを開き、classes.txtその中で定義されているクラスを初期化します (そのため、画像に注釈を付けるときにタグを手動で入力する必要はありません)

さらに、より便利に画像にラベルを付けるために、まずLabelImg[ツール]viewタブで次の項目を設定する必要があります。

2 アノテーションの形式

LabelImgこれは、次の 3 つの形式に注釈を付けることができるオープンソースのデータ注釈ツールです。

1. PascalVOCラベル形式、xmlファイルとして保存

形式は次のとおりです。

<?xml version='1.0' encoding='us-ascii'?>
<annotation>
	<folder>hat01</folder>
	<filename>000000.jpg</filename>
	<path>D:\dataset\hat01\000000.jpg</path>
	<source>
		<database>Unknown</database>
	</source>
	<size>
		<width>947</width>
		<height>1421</height>
		<depth>3</depth>
	</size>
	<segmented>0</segmented>
	<object>
		<name>hat</name>
		<pose>Unspecified</pose>
		<truncated>0</truncated>
		<difficult>0</difficult>
		<bndbox>
			<xmin>60</xmin>
			<ymin>66</ymin>
			<xmax>910</xmax>
			<ymax>1108</ymax>
		</bndbox>
	</object>
</annotation>

2. YOLOラベル形式、txtファイルとして保存

形式は次のとおりです。

0 0.512143611404435 0.4130893736805067 0.8975712777191129 0.733286418015482

スペースで区切られ、それぞれ类别(0 から始まる)、正規化されたフレームx_center、正規化されたフレーム、正規化されたy_centerフレームw、正規化されたフレームを表しますh

• 正規化座標は、オブジェクトの位置と寸法を相対的な画像サイズとして記述する方法であり、オブジェクト検出やコンピューター ビジョン タスクで一般的に使用されます。正規化された座標では、オブジェクトの位置とサイズは0 から 1 の間の値になり、ニューラル ネットワークの処理に便利です。これらの値がニューラル ネットワークに直接渡されると、さまざまな画像サイズやオブジェクト サイズの違いにより、モデルでの処理が困難になります。
• したがって、 、 、 をそれぞれ画像の幅または高さで割ることによりx_center、これらの値を正規化された座標に変換する必要があります。y_centerつまり、、 、、whwidthheightx_center/widthy_center/heightw/widthh/height

3. CreateMLラベル形式、json形式として保存

形式は次のとおりです。

[{
    
    "image": "000000.jpg", "annotations": [{
    
    "label": "hat", "coordinates": {
    
    "x": 490.3947368421052, "y": 593.5526315789473, "width": 832.0, "height": 1023.9999999999999}}]}]