【Python目标识别】Labelimg标记深度学习（YOLO）样本

        人工智能、ai、深度学习已经火了很长一段时间了，但是还有很多小伙伴没有接触到这个行业，但大家应该多多少少听过，网上有些兼职就是拿电脑拉拉框、数据标注啥的，其实这就是在标记样本，供计算机去学习。所以今天跟大家分享下如何使用Labelimg去自己标记深度学习样本。

一、安装Labelimg

        这里的labelimg其实就是python的一个包，类似于一种插件，并不是独立的软件。所以通过pip install即可安装。

二、打开Labelimg

        安装好后直接调用命令行输入labelimg即可，它自己就会弹出窗口。如果大家安装了虚拟环境，还需要跳转至对应python版本的环境变量才可进入。当然也可以通过python的包所在的文件夹找到labelimg.py程序进入。

三、界面介绍

        这里因为我用的是YOLO V5进行的深度学习，所以我选择的格式就是yolo，他生成的标注文件是txt格式，有的格式是xml格式。本质上都是一样的，里面存的都是标记物的位置信息和类别信息。

         推荐大家把这些选项勾上，可以自动保存标注好的信息。方便一点。

四、标记样本   

        设置好后，如果文件夹里有图片就会自动打开。标注时键盘：D是下一张图片，A是上一张图片，W是激活画框，然后用鼠标拉取目标物输入类别名称即可。

五、常见问题

1.重新打开labelimg后样本类别错乱

        目前Labelimg好像是不支持断点续传的，就是说要么你一次标记完，要么就别关闭labelimg这个程序，不然你关闭后再次进入时，样本就会改变。目前已有解决办法，大家可以参考：【Python&目标识别】labelimg报错IndexError: list index out of range

2.添加新的样本时类别不显示/错乱

        参考第一个问题的答案。

3.labelimg支持多边形绘制样本吗？

        labelimg不支持多边形绘制样本，只能矩形绘制。不过labelme支持多边形绘制，但我没用过所以大家想用的话需要自己探索下。如果只是使用yolo框架的话，labelimg足够使用了。

        本次分享就是这样，下次跟大家分享下yolo如何使用，以及如何优化、输出自己想要的信息。如果大家在学习RS、GIS、Python时有什么问题，欢迎留言讨论。