Advertisement

Windows下目标检测与LabelImg直接可用版

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：7Z

简介：
本项目提供在Windows环境下使用LabelImg进行目标检测的便捷版本，包含所有必要的配置文件和库，无需额外安装步骤，适合初学者快速上手。 通过label 1.8.6编译生成可以在Windows上运行的exe文件的方法可以参考相关技术博客文章中的详细介绍。这篇文章讲解了整个过程，并提供了详细的步骤指导。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Windows下目标检测与LabelImg直接可用版
    优质
    本项目提供在Windows环境下使用LabelImg进行目标检测的便捷版本，包含所有必要的配置文件和库，无需额外安装步骤，适合初学者快速上手。 通过label 1.8.6编译生成可以在Windows上运行的exe文件的方法可以参考相关技术博客文章中的详细介绍。这篇文章讲解了整个过程，并提供了详细的步骤指导。
     
  • Windows平台下的LabelImg v1.3.3 直接运行版本
    优质
    这段简介可以描述为：“LabelImg v1.3.3 Windows直接运行版”是一款专为Windows系统设计的图像标注工具。它支持快速、便捷地创建边界框和分割目标，适用于物体检测与识别的数据准备阶段。 GitHub上的可直接运行版本被墙了。这里提供一个可以在Windows下直接运行的版本，无需配置环境。
     
  • LabelImg目标检测标注工具
    优质
    LabelImg是一款开源的目标检测数据集标注软件，支持多种格式的数据输出，广泛应用于机器视觉和深度学习领域。 训练自己的神经网络时，需要对自己的数据集进行标注，可以使用相应的标注工具。
     
  • 安全帽数据集，适用于目标检测，可直接应用
    优质
    本安全帽数据集专为物体检测设计，包含大量标记图片，易于直接应用于各类安防监控场景，提升作业现场安全性。 安全帽数据集已经转换为Yolo格式，可以直接使用。该数据集中包含了佩戴安全帽的人员与未佩戴安全帽的人员的标注信息。
     
  • LabelImg可用版本下载
    优质
    LabelImg是一款开源的图像标注工具，支持多种格式数据集创建和标签编辑。本文提供最新及历史版本的下载链接与安装指南。 LabelImg的历史版本可以运行。使用方法：解压后，执行./labelimg.py命令。
     
  • Windows平台上可直接运行的LabelImg v1.5.1工具
    优质
    LabelImg是一款在Windows平台可以直接运行的图形界面注释工具，版本v1.5.1提供了高效的边界框标注功能，适用于图像数据集的准备。 在Windows下提供可以直接运行的工具，这些工具的功能与原有的资源一致，但使用起来更为简便。这里分享的是较新的版本。
     
  • LabelImg（目标检测标注工具）安装及使用指南.pdf
    优质
    这份PDF文档提供了关于如何安装和使用LabelImg工具的详细指导。LabelImg是一款开源的目标检测数据集标注软件，适用于图像识别任务中的标签创建工作。 LabelImg 是一个用于目标检测任务的数据标注工具，下面简要介绍 LabelImg 的安装与使用教程： 1. **环境准备**： - 确保已经安装了 Python 和 pip。 2. **安装依赖项**: 使用命令行工具运行以下命令来安装必要的库： ``` pip install PyQt5 lxml pillow ``` 3. **下载 LabelImg 源代码**: 访问官方 GitHub 仓库，获取最新版本的源码。 4. **编译与配置**: 进入下载后的文件夹中，并根据 README 文件中的说明进行设置。 5. **运行 LabelImg**： 使用以下命令启动应用： ``` python labelImg.py ``` 6. **使用指南**： - 打开图像并开始标注目标物体的边界框和标签； - 可以通过工具栏上的按钮来切换不同的模式，例如矩形选择、多边形绘制等。 7. **导出数据格式**: 完成标注后可以将结果保存为 PASCAL VOC, YOLO 或其他指定的数据格式。 请根据上述步骤进行操作，并参考官方文档获取更多详细信息。
     
  • LabelImg目标检测标注工具的安装和使用指南
    优质
    简介：本指南详细介绍如何在不同操作系统上安装LabelImg工具，并提供实用的目标检测数据标注方法及技巧。 LabelImg 是一个开源的图像标注工具，主要用于目标检测任务，并由 Python 编写且依赖于 Qt 作为图形用户界面。它的主要功能是帮助用户对图像进行分类和目标检测的标注，产生的标注信息以 PASCAL VOC 格式的 XML 文件保存，这种格式广泛应用于如 ImageNet 这样的大型数据集。此外，LabelImg 还支持 COCO 数据集的标注格式，为不同的深度学习模型训练提供便利。 安装 LabelImg 非常简单，在命令行终端中输入以下命令即可： ```bash pip install labelimg -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ``` 这条命令会自动安装 LabelImg 及其依赖的 lxml 和 pyqt5 库。在完成安装后，只需在 cmd 中输入 `labelimg` 即可启动程序。 首次运行时可能会遇到英文界面，以下是对一些关键选项的解释： - Auto Save mode：这是一个自动保存模式，在启用该功能之后每次对图像进行修改都会被自动保存，避免因意外关闭导致工作丢失。 使用 LabelImg 进行标注前，请先在 View 菜单中开启 Auto Save 模式以确保所有更改都被记录下来。接着通过 Change Save Dir 设置输出路径，一般建议将文件存放在待标注图片所在的同一目录下以便于后期管理和利用。 开始进行图像的标注时，选择要处理的照片所在文件夹，并使用鼠标在界面上拖拽形成矩形框为每个目标对象分配相应的标签。LabelImg 提供了一些快捷键来提高工作效率：`W` 用于标记新物体或结束当前物体标示；而 `D` 则会切换到下一张图片上进行标注。 完成标注后，生成的 XML 文件将包含有关于图像尺寸、通道数以及每个目标对象标签和边界框位置等详细信息。这些数据对于后续深度学习模型训练至关重要，并且可以使用特定工具把它们转换为 CSV 或 tfrecord 格式以方便进一步处理。 如果需要用于 YOLO 模型的标注，只需稍微调整下保存格式即可：尽管 XML 文件仍然会被创建出来记录所有细节，但还需另外生成一个包含各类别名称列表的 classes.txt 文件。同时每个目标物在文件中将被表示为一行数据形式，其中包括类别 ID、归一化后的中心点坐标 (x, y) 以及宽度 (w) 和高度 (h)。 LabelImg 的可执行程序 labelimg.exe 常常安装于 Python 脚本目录下，并可通过搜索工具快速定位其具体位置。 总之，作为一个功能强大且易于上手的图像标注软件，无论对于初学者还是经验丰富的研究人员来说，使用 LabelImg 准备目标检测训练数据都是一个高效的选择。
     
  • Windows版labelImg 1.7标图软件
    优质
    LabelImg 1.7是一款专为Windows系统设计的数据标注工具，它支持高效的图像和视频标签制作，是机器学习项目中不可或缺的应用程序。 包括源代码和编译好的可执行程序（Windows版）。科学上网后可以从官网下载供大家使用，但官网的下载链接速度较慢。