LabelImg 一个图片标注工具.

用Python写成,Qt是图形界面的接口。

标准信息可保存到一个类似于Pascal voc格式你一样的,ImageNet使用的一个XML文件里。

安装
下载预编译二进制库

Windows & Linux

macOS. 没有macOS的二进制文件,我们会尽快补充,在此之前,你可以用源码编译.

从源码编译

Linux/Ubuntu/Mac系统上 最低版本 Python 2.6 ,qt的最低版本 PyQt 4.8.
Ubuntu Linux系统
Python 2 + Qt4的安装命令如下

sudo apt-get install pyqt4-dev-tools
sudo pip install lxml
make qt4py2
python labelImg.py
python labelImg.py [IMAGE_PATH] [PRE-DEFINED CLASS FILE]


Python 3 + Qt5的安装命令如下

sudo apt-get install pyqt5-dev-tools
sudo pip3 install lxml
make qt5py3
python3 labelImg.py
python3 labelImg.py [IMAGE_PATH] [PRE-DEFINED CLASS FILE]

用法
步骤 (PascalVOC)

编译并加载以上需要的依赖.

点击’Change default saved annotation folder’ in Menu/File

点击 ‘Open Dir’

点击 ‘Create RectBox’

Click 点击然后释放鼠标左键,就标注了一个矩形

需要时,你可以用右键拖动或者复制这个矩形

标注会被保存到你指定的文件夹里.

你可以用以下快捷键来加速工作流.
步骤 (YOLO)

在 data/predefined_classes.txt 定义你要训练的类别.

编译安装并加载以上软件.

工具条上 “Save” 按钮的右下方, 点击 “PascalVOC” 按钮 转换为 YOLO 格式.

你可以用 Open/OpenDIR 来打开单张或者多张图片. 当完成一张图片后,点击 save.

yolo 格式时,与图片同名的txt文件会保存在你图片所在文件夹内. 一个名为 “classes.txt” 的文件也会保存在此文件夹里. “classes.txt” 定义了你所指定的类别.
注意:

Your label list shall not change in th在处理同一批图片时,标注列不能变。因为当你标注一个图片时classes.txt会被更新,但是前面的标注不会被更新.

YOLO格式时,我不建议你使用"default class" 因为它不会被引用.

YOLO 格式时, “difficult” 标志是无效的.
建立预定义的类

编辑 data/predefined_classes.txt 就能加载预定义的类
快捷键

Ctrl + u 从一个文件夹里装载所有图片文件

Ctrl + r 改变默认标准存放文件夹

Ctrl + s 保存

Ctrl + d 复制当前标注和矩形框

Space 标志当前图片为验证的

w 建立一个矩形框

d 下个图片

a 上个图片

del 删除选中的矩形框

Ctrl++ 放大

Ctrl-- 缩小

↑→↓← 移动矩形框
如何参与本项目

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版权

自由软件: 麻省理工版权
引用: Tzutalin. LabelImg. Git code (2015). https://github.com/tzutalin/labelImg