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labelImg是一个支持中文的标注工具。

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简介：
鉴于工作职责的需要，标图规范已经明确规定包含中文，因此为了应对这一情况，我自行进行了编译。这段代码是对官方版本所做的微调，并且并未公开分享。同时，路径和标签均支持使用中文字符。

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  • LabelImg标注工具（支持中文）
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    LabelImg是一款开源且功能强大的图像标注工具，特别之处在于它完美支持包括中文在内的多种语言，广泛应用于物体检测和识别项目的前期数据准备工作中。 由于工作需求，标图规范已经确定包含中文内容。为了解决这个问题，我自己进行了编译。代码是基于官方版本稍作修改的，并且不公开分享。路径和标签都可以使用中文字符。
     
  • Windows版LabelImg，支持中文标注
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    LabelImg Windows版是一款功能强大的图像注释工具，特别优化了对中文字符的支持，便于用户进行高效的图片标注工作。 LabelImg是学习机器学习不可或缺的工具之一，但官方提供的Windows版本不支持中文标注，在实际工作中带来诸多不便。然而，Python版本则可以解决这一问题。因此我决定基于官方Python版本重新打包一个适用于Windows系统的版本，使用的是python3.6和pyQt5，并最终成功制作出了这个能够支持中文标注的Windows版LabelImg工具。 文件大小比官网提供的Windows版本大一些，这是因为官网提供的是基于Python2.7开发的版本。而我所使用的则是基于Python3.6进行重新打包的。希望与面临相同问题的朋友分享这一成果。
     
  • 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
    优质
    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是用于yolov5的数据标注工具
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    LabelImg是一款广泛使用的开源GUI应用程序，专为YOLOv5等机器学习模型提供图像注释服务，帮助用户高效地创建训练数据集。 labelImg 是一种主要用于为 yolov5 进行数据标注的工具。
     
  • 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和LabelMe.zip标注工具
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    LabelImg和LabelMe是流行的图像标注软件，用于计算机视觉项目中的数据准备。LabelImg以本地化操作简便著称，而LabelMe则提供在线协作功能。两者都支持多种格式输出，便于机器学习模型训练。 labelme 和 labelImg 是两款常用的图像标注工具。其中，labelme 生成的是 json 格式的文件，而 labelImg 则生成 xml 文件。这两款软件都非常好用，在 Windows 系统上可以直接运行使用。
     
  • 图像标注工具：labelImg
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    LabelImg是一款开源的图形界面图像标注软件，广泛应用于物体检测和识别任务中，支持多种数据格式，便于开发者训练机器学习模型。 我找到了一些需要编译的工具，于是制作了一个可以直接使用的exe包。这个图像标注工具对于模型训练非常有帮助。
     
  • LabelImg图片标注工具
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    LabelImg是一款开源的图像标注软件，专为机器学习项目设计，支持多种格式数据集的创建和编辑，帮助开发者高效地进行目标检测与识别模型训练。 LabelImg图片标注工具有需要的朋友可以自行获取并解压运行。