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LabelImg标注工具-无需安装

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简介：
LabelImg是一款开源的图像标注软件，特别适用于物体检测任务。它支持直接使用，无需繁琐的安装步骤，方便快捷地创建和编辑边界框标签。 labelimg安装教程：基于pyinstaller打包的labelimg软件支持VOC与yolo格式的对角框标注。此外，该软件还支持tif影像格式，并且在文件夹内点击labeling.exe即可运行。此版本适用于Windows 7系统。

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  • LabelImg标注工具-无需安装
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    LabelImg是一款开源的图像标注软件，特别适用于物体检测任务。它支持直接使用，无需繁琐的安装步骤，方便快捷地创建和编辑边界框标签。 labelimg安装教程：基于pyinstaller打包的labelimg软件支持VOC与yolo格式的对角框标注。此外，该软件还支持tif影像格式，并且在文件夹内点击labeling.exe即可运行。此版本适用于Windows 7系统。
     
  • Labelme和Labelimg标注工具（无需安装即可使用）
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    Labelme和Labelimg是两款强大的图像标注工具，特别适合进行复杂的对象边界框及语义分割标注工作。这两款工具的最大优势在于它们都不需要任何安装过程，用户只需通过浏览器或简单的运行命令就能立即开始使用。无论是用于深度学习的数据准备还是其他计算机视觉项目，这些工具都能提供极大的便利性与灵活性。 打包好的labelme和labelimg可执行文件可以直接双击exe文件来使用。
     
  • LabelImg标注工具的安装
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    LabelImg是一款开源的图像标注软件，用于为机器学习项目的手工标记。本教程将指导用户完成LabelImg的安装过程，涵盖各种操作系统环境。 LabelImg 是一个强大的开源图像注释工具，专为创建用于机器学习和计算机视觉项目的数据集而设计。它允许用户轻松地标注图像，以便于训练模型进行目标检测和图像识别任务。这款工具是由 Python 编写，并利用 Qt 库构建其图形用户界面，确保了跨平台的兼容性，在 Windows、Linux 和 macOS 上均可运行。 LabelImg 支持多种常见的图像格式，包括 JPG、PNG 和 BMP 等。它的主要功能如下： 1. **边界框标注**：允许用户为图像中的对象创建矩形边界框以确定其位置和大小。 2. **多边形注释**：除了绘制矩形外，还支持使用多边形来标注形状不规则的对象，提升精确度。 3. **多种标签格式支持**：LabelImg 支持 PascalVOC、YOLO 和 CreateML 等三种主流的图像数据集标签格式。这些格式都是机器学习领域常用的文件类型。 此外，LabelImg 设计简洁直观，操作高效方便，极大地提升了用户标注大量图像的速度和效率。用户可以根据需要添加新的类别标签来区分不同类型的物体。 安装 LabelImg 时首先确保已安装 Python 环境，并通过命令行验证版本是否正确。接着使用 `pip` 安装工具并根据提示解决可能遇到的 pip 版本问题。成功后，输入 `labelimg` 启动程序即可开始使用。 在 LabelImg 中操作简便且高效。用户可以通过选择“YOLO”或“VOC”模式来决定保存标注文件格式，并利用快捷键如 `w` 开始创建边界框，拖动鼠标进行框选，在弹出的类别选择框中添加相应的标签后点击保存按钮即可完成。 以下是 LabelImg 的一些常用快捷键： - `w`：开始或编辑当前对象的边界框。 - `a`：切换到多边形标注模式。 - `d`：删除选定的对象。 - `s`：保存当前标注结果。 - `c`：更改类别标签。 - `r`：重置当前位置的选择框或者多边形位置设置为默认状态。 - `z/x` ：撤销或重复上一步操作。 - `esc`: 退出编辑模式。 LabelImg 提供了一个简单易用、功能全面的解决方案，对于需要构建自定义数据集的机器学习和计算机视觉开发者来说非常有用。通过熟练掌握其使用方法和快捷键，可以显著提升标注工作的质量和速度。
     
  • labelImg与roLabelImg标注工具（适用于Win10/Win7的编译版，无需安装）
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    这是一个专为Windows 10和Windows 7设计的图像标注工具包，包含labelImg和roLabelImg两个版本，无需安装直接运行，简化了数据准备流程。 深度学习目标检测的标注工具用于制作数据集。rolabelImg可以用来标注旋转矩形，而labelImg则适用于正矩形的标注。目前网上大多数都是源码形式，这里提供的是已经编译好的exe文件，可以直接运行，并且在Windows 10下进行了编译，在Windows 7上也已测试通过并能正常运行。
     
  • LabelImg标注工具
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    LabelImg是一款开源的图像标注软件，主要用于为机器学习和计算机视觉项目创建边界框、分割和其他形式的注释。 在使用机器学习进行目标检测的过程中，原始图片的标注非常重要。该工具的作用是在原始图像中标注出目标物体的位置，并为每张图片生成相应的xml文件来表示目标的标准框位置及类别信息。
     
  • LabelImg标注工具
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    LabelImg是一款开源的图像标注软件，主要用于为机器学习项目创建边界框、多边形和点等注释数据。 labelImg用于标记图片数据。标记完成后可用于训练模型。
     
  • LabelImg-点标注工具
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    LabelImg是一款开源的图形界面应用程序，用于图像和视频的手工标注，支持多种数据格式，便于机器学习领域的目标检测与识别。 labelimg是我认为最好用的深度学习目标框标注工具。最近我开始尝试标注关键点，试用了许多工具但都不满意，于是我们对labelimg的源码进行了修改，使其能够支持关键点标注。如果您有更好用的关键点标注工具，请分享一下。
     
  • LabelImg（目标检测标注工具）安装及使用指南.pdf
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    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
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    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。