本文主要是介绍数据集图片数据标记工具Labelimg，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
我们知道，图片标注主要是用来创建自己的数据集，方便进行深度学习训练。本文将推荐一款十分好用的图片标注工具LabelImg，重点介绍其安装以及使用的过程。
本文使用的window10的Anaconda3下使用python3和pyqt5的组合，运行labelImg。首先从网址下载源码：https://github.com/tzutalin/labelImg。解压到想放的路径，得到labelimg-master文件夹。
进入Anaconda3下的prompt命令行，安装lxml和pyqt5。
pip install lxml
conda install pyqt=5将labelImg-master\data文件夹下的predefined_classes.txt更改为需要标注的类。命令行进入文件夹下，运行以下命令打开labelImg。
pyrcc5 -o resources.py resources.qrc
python labelImg.py界面如下图所示：
以标注名为image_0568.JPG的图像为例，使用labelImg标记得到类和标注信息。按照循序依次操作1到7步。
第一步，选择图片路径；第二步，选择标注信息文件xml文件保存路径；第三步，创建边界框；第四步，边界框框定目标范围；第五步，选择目标类型；第六步，保存xml文件；第七步，下一张图片。
边界框坐标都构建在像素层面上。边界框通常使用（xmin，ymin，xmax，ymax）的四维向量表示，对应下图即（190,181,306,319）。
手动标记图片中目标位置后，输出XML文件。打开image_0568.xml文件，得到目标位置的像素信息。发现其格式与PASCAL VOC以及ImageNet用的XML格式相同。
如果要从xml文件中批量获取边界框信息，可以使用python解析xml文件，包括SAX和DOM，具体方法任君选择咯！
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这篇关于数据集图片数据标记工具Labelimg的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
