机器学习项目标记图像数据 - 安装LabelImg及功能介绍

什么是LabelImg？

LabelImg 是一款流行的图像标注工具，主要用于计算机视觉领域。它允许用户为机器学习项目标记图像数据，特别是用于训练目标检测模型。

如何安装LabelImg

pip install PyQt5
pip install pyqt5-tools
pip install lxml
pip install labelimg

在命令行中输入labelimg指令以启动labelimg

如何使用labelimg

了解：LabelImg 支持的两种主要标注模式，PASCAL VOC 和 YOLO，它们之间的区别主要体现在标注数据的格式和用途上：

1. PASCAL VOC格式:

   • 格式: 这种格式使用 XML 文件来存储标注信息。每个标注的图像都有一个对应的 XML 文件，其中包含了图像中每个对象的详细信息，如类别、位置（用边界框的左上角和右下角坐标表示）等。
   • 用途: PASCAL VOC 是一种通用格式，被广泛用于各种计算机视觉任务，如目标检测、图像分类等。
   • 优点: 提供了丰富的信息，包括对象的类别、位置等详细数据。

2. YOLO格式:

   • 格式: YOLO 格式相对简单，通常使用文本文件（如 .txt）来存储标注信息。每个图像对应一个文本文件，文件中的每一行代表图像中的一个对象。这些行包含了对象类别的索引和标准化的边界框坐标（中心点的 x、y 坐标以及宽度和高度），这些值都是相对于图像尺寸的比例。
   • 用途: YOLO（You Only Look Once）格式专门为 YOLO 目标检测算法设计，适用于实时目标检测任务。
   • 优点: 格式简单，易于解析，适合快速处理和实时应用。

重要：PASCAL VOC 提供了更详细的信息，适用于多种任务和算法，而 YOLO 格式则专为快速、实时的目标检测设计。两种模式下生成的标注文件分别为.xml文件和.txt文件，因此在进行标注前需要优先选择好标注的模式。

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