猫狗分类识别模型建立①数据标记

一、labelImg库说明

LabelImg是一款非常流行的图像标注工具，广泛用于机器学习和计算机视觉领域。以下是关于LabelImg的详细介绍：

主要功能和特点

1.图像标注

允许用户在图像中标注物体，选择特定区域，并为这些区域添加标签或类别名称，对于创建用于训练机器学习模型的数据集至关重要。

2.只吃多种格式

支持Pascal VOC（一种XML格式）和YOLO（一种文本格式）等多种标注格式，与多种机器学习框架兼容。

3.直观的图形用户界面（GUI）

使得标注过程简单方便，用户可以通过鼠标点击和拖动来选择对象，并轻松地添加和修改标签。

4.适用于不同类型的图像数据

无论是静态图像还是从视频中提取的帧，都能有效地处理和标注。

5.开源和免费

作为一个开源工具，可以免费使用，并且社区支持不断地改进和更新这个工具。

二、安装labelImg库

pip install labelImg

如果在安装过程中遇到问题，比如PyQt5-sip相关的构建错误，可以尝试更换安装源或者使用其他方法解决依赖问题。

三、使用方法

1.启动LabelImg：

安装完成后，可以通过命令行或控制台输入labelimg来启动

labelimg

在控制台启动，如图所示：

在目标文件夹启动，如图所示：

①找到目标文件夹

    

②打开cmd控制台

③输入labelimg启动图像标注插件

2.选择标注的图像

①可以通过“Open”打开单个图像，或者通过“Open Dir”打开一个包含多个图像的文件夹。

②打开后所有等待标注的图像。

③基本设置-注意核对

3.进行标注

①使用“Create RectBox”工具在图像中创建标注框，并选择相应的标签或类别名称。我的习惯是先把软件全屏，然后按W键，此时会出现一个“十字架”，这就表示可以标注了，如图所示：

②选择图像的位置

我的做法是：按住鼠标左键拖动区域，如图所示

③移动图像框

④处理下一张图

我的操作习惯是按一次D键，进入下一张图像（没出现十字架的话就按W键）。

⑤当出现不同类型图像时，需要重新定义标签。

4.保存标注结果

标注完成后，使用“Save”功能保存标注结果。LabelImg会生成与标注图像同名的XML文件（或其他选择的格式），保存在指定的目录中。

5.其他功能

LabelImg还提供了诸如放大/缩小图像、适应窗口大小、切换到上/下一张图像等便捷功能，以提高标注效率。

总的来说，LabelImg是一款功能强大、易于使用的图像标注工具，非常适合用于机器学习和计算机视觉领域的数据准备工作。

标记结束后的结果如图所示：