labelimg专题

使用pycharm+opencv进行视频抽帧(可以用来扩充数据集）+ labelimg的使用（数据标准）

一.视频抽帧 1.新创建一个空Pycharm项目文件，命名为streach zhen 注：然后要做一个前期工作创建opencv环境（1）我们在这个pycharm项目的终端里面输入下面的命令： pip install opencv-python --user -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simplepip install opencv-con

YOLOv5数据集的文件结构和文件格式以及标注工具LabelImg的说明文档

文章目录一 · 概述二 · 文件结构与数据格式2.1 数据集的文件结构2.2 数据格式2.2 文件结构2.3 标注文件的注意事项三 · 手动标注YOLOv5数据集3.1 标注工具的选择3.2 标注流程四 · 总结与注意事项4.1 `labelImg`的使用技巧与说明4.2 注意事项一 · 概述 YOLOv5 是一个采用深度学习技术的目标检测模型。在训练这个模型时，需要创

目标检测标注工具Labelimg安装与使用

目录一、安装Labelimg与打开二、使用 1、基本功能介绍 2、快捷键 3、状态栏的工具三、附录 1、YOLO模式创建标签的样式 2、create ML模式创建标签的样式 3、PascalVOC模式创建标签的样式一、安装Labelimg与打开 labelimg是一款开源的数据标注工具，可以标注三种格式： voc标签格式，保存为xml文件yolo标签格式，

LabelImg下载及目标检测数据标注

为什么这一部分内容这么少会单独拎出来呢，因为后期会接着介绍YOLOv8中的其他任务，会使用其他软件进行标注，所以就单独区分开来每一个任务的标注方式了。这一部分就介绍目标检测任务的标注，数据集是我从COCO2017Val中抽出来两类：person和surfboard，共140张，需要的可以自取：链接，提取码：b9hs. 还有LabelImg压

python环境下labelImg图片标注工具的使用

labelimg GitHub地址 python环境下labelImg图片标注工具的使用 1. 写在开头2. 如何使用2.1安装2.2 启动2.2.1 先启动后设置标注的目录2.2.2 指定标注的目录和预设置的标签 2.3 设置自动保存和显示类别。2.4 保存文件类型2.5 [快捷键](https://github.com/HumanSignal/labelImg?tab=readme-o

【数据标注】使用LabelImg标注YOLO格式的数据（案例演示）

文章目录 LabelImg介绍LabelImg安装LabelImg界面标注常用的快捷键标注前的一些设置案例演示检查YOLO标签中的标注信息是否正确参考文章 LabelImg介绍 LabelImg是目标检测数据标注工具，可以标注两种格式： VOC标签格式，标注的标签存储在xml文件YOLO标签格式，标注的标签存储在txt文件中 LabelImg官网： labelImg

YOLOv5利用Labelimg标注自己数据集

目录一、Labelimg介绍二、Labelimg下载三、Labelimg安装四、Labelimg使用1、准备2、开始标注一、Labelimg介绍 LabelImg是一款开源的图片标注工具，使用Python编写，基于PyQt5框架。它提供了一个直观的图形用户界面，方便用户对图片进行标注，并生成标注结果。注释以PASCAL VOC格式保存为XML文件，还支持YOLO和Creat

神经网路学习之利用LabelImg对图像标注

对于监督学习算法而言，数据决定了任务的上限，而算法只是在不断逼近这个上限。世界上最遥远的距离就是我们用同一个模型，但是却有不同的任务。但是数据标注是个耗时耗力的工作，下面介绍一个图像标注工具LabelImg。 LabelImg是一个图形图像标注工具,它是用Python编写的,并使用Qt作为其图形界面。注释以PASCAL VOC格式(ImageNet使用的格式)保存为XML文件。此外，它还支持YO

LabelImg图片标注

LabelImg 一个图片标注工具. 用Python写成，Qt是图形界面的接口。标准信息可保存到一个类似于Pascal voc格式你一样的，ImageNet使用的一个XML文件里。安装下载预编译二进制库 Windows & Linux macOS. 没有macOS的二进制文件，我们会尽快补充，在此之前，你可以用源码编译. 从源码编译 Linux/Ubuntu/Mac系统上最低

labelimg安装和使用（解决闪退问题）

🌈个人主页：Rookie Maker 🔥 系列专栏：计算机视觉 🏆🏆关注博主，随时获取更多关于IT的优质内容！🏆🏆 😀欢迎来到我的代码世界~ 😁 喜欢的小伙伴记得一键三连哦 ૮(˶ᵔ ᵕ ᵔ˶)ა 目录文章目录前言一、labelimg是什么？二、下载方法 1.注意： 2.安装Anaconda3 1.打开 2.下载 3.安装三.安装环境和labelim

【Labelimg标注使用预定义标签】

Labelimg标注使用预定义标签安装在环境中pip install labelimg 打开图片文件夹把预定义标签放在保存文件夹里选择保存文件夹地址

labelImg将图像标签显示到界面

打开View的显示类别但是颜色不够清晰，我想自己定制我的象棋红色和黑色两种。并且把字体方法一些。可以看到 color = self.select_line_color if self.selected else self.line_color 参考：https://blog.csdn.net/qq_41082953/article/details/103302252 最终追溯

ubuntu、Windows下安装labelimg

Ubuntu下安装 1、在github克隆仓库到本地 git clone https://github.com/Ruolingdeng/labelImg.git 使用github克隆的速度很慢，推荐使用gitcode镜像仓库labelimg，国内镜像很快就能克隆到本地，在gitcode中下载压缩文件解压到本地即可。 2、进入到labelimg的文件夹，安装pyqt相关依赖包 sudo

66、将同图片下的多个不同类别的xml标注文件合并成一个xml标注文件-labelImg格式

基本思想：手中有一套抽烟的数据集是labelimg格式，但是没有人物标注的数据集，因此使用自动化标注脚本将图片过滤一边，进行生成labelimg文件，只含有80类别的人物标注xml,然后使用脚本将生成标注的人物xml和手中有的抽烟xml进行合并，生成一份xml文件代码 # -*- coding: utf-8 -*-import globimport xml.etree.ElementTre

数据集图片数据标记工具Labelimg

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labeli

LabelImg：一个简单易用的图像标注工具

目录 LabelImg是什么？如何使用LabelImg进行图像标注？ LabelImg的优势和应用场景在哪里下载它随着人工智能技术的不断发展，机器学习和深度学习在图像识别、目标检测等领域中得到了广泛的应用。而要训练一个有效的模型，通常需要大量标注好的数据集作为训练样本。在这个过程中，一个强大而易用的图像标注工具显得尤为重要，而LabelImg便是其中之一。 LabelIm

labelImg和labelme区别

LabelImg和LabelMe是两种常用的标注工具，用于创建标注数据集以供机器学习和计算机视觉任务使用。虽然它们都具有相似的目标，即方便用户进行图像标注，但在某些方面存在一些区别。下面将介绍LabelImg和LabelMe的区别及联系，同时提供一些关于它们的详细信息。 LabelImg LabelImg是一个开源的图像标注工具，专门用于创建2D边界框标注，常用于目标检测项目。它基于Pyt

win10系统anaconda中安装标注软件labelimg

一、创建环境 1.打开anaconda Prompt命令窗口 2.命令行输入 conda create -n p2 python=3.7 点击回车（等候完成），注意此处的python版本可以在win10的cmd命令行中输入python回车就可以看到。二、环境激活 3.激活刚刚创建的环境，命令行输入 conda activate p2 4.输入pip install

深度学习-使用Labelimg数据标注

数据标注是计算机视觉和机器学习项目中至关重要的一步，而使用工具进行标注是提高效率的关键。本文介绍了LabelImg，一款常用的开源图像标注工具。用户可以在图像中方便而准确地标注目标区域，为训练机器学习模型提供高质量的标注数据。LabelImg已经成为研究者和开发者在计算机视觉项目中不可或缺的工具之一。一、安装Labelimg 1、切换虚拟环境为了确保 LabelImg 能够与项目环境

Ubuntu 18.04 安装labelImg与使用

安装首先，从labelimg官网上下载labelimg压缩包。下载到指定位置，解压缩后，进入labelimg-master文件夹。在文件夹中打开终端，按照官网给的操作步骤输入指令即可： Python 3 + Qt5 (Recommended)sudo apt-get install pyqt5-dev-toolssudo pip3 install -r requirements/r

labelimg点击框选图片就闪退报错的解决办法（不一定具有普适性）

报错： Traceback (most recent call last): File "C:\Users\86186\AppData\Local\Programs\Python\Python310\lib\site-packages\libs\canvas.py", line 530, in paintEvent p.drawLine(self.prev_point.x(), 0,

Labelimg打标工具编译版使用介绍——免安装conda等python虚拟环境，简单易用上手快，不容易报错

首先直接给出免积分的下载地址，开源软件，直接共享给csdn的各位开发者，求个三连不过分吧。点赞关注收藏。谢谢各位支持资源地址如下 1 打开D:\xxxxx\labelImg\data内的predefined_classes.txt文件，修改其中的类别为自己需要的，然后保存，这个data文件夹里面的txt文件保存的格式为UTF-8，这个通过记事本另存为就可以进行修改的（记事本——

完美解决labelimg xml转可视化中文乱码问题，不用matplotlib

背景简述我们有一批标注项目要转可视化，因为之前没有做过，然后网上随意找了一段代码测试完美（并没有）搞定，开始疯狂标注，当真正要转的时候傻眼了，因为测试的时候用的是英文标签，实际标注的是中文标签，结果都是一大堆？？？？？？，结果瞬间让我满脑袋？？？？？？，赶紧找资料解决，各种方法试了个遍，网上大多数都是用cv2+matplotlib实现的计算和渲染，所以解决的主要思想就是集中在各种显示的设置m

完美解决labelimg xml转可视化中文乱码问题，不用matplotlib

背景简述我们有一批标注项目要转可视化，因为之前没有做过，然后网上随意找了一段代码测试完美（并没有）搞定，开始疯狂标注，当真正要转的时候傻眼了，因为测试的时候用的是英文标签，实际标注的是中文标签，结果都是一大堆？？？？？？，结果瞬间让我满脑袋？？？？？？，赶紧找资料解决，各种方法试了个遍，网上大多数都是用cv2+matplotlib实现的计算和渲染，所以解决的主要思想就是集中在各种显示的设置m

labelimg打开标定好的yolo数据集，没有看到相应的标注框

昨天在用labelimg打开一个之前标定好的数据集时，发现只有图片，没有之前标好的标注框。后来解决了，在这里分享下当时用的办法。因为数据集是yolo数据集，所以在数据集里有三个东西。一个是images，一个是labels，一个是classes.txt。之前没有将classes.txt放入到labels中，从这里打开labelimg看不到相应的框。后面把classes.txt复制到

鱼fish数据集VOC+yolo-1400张（labelImg标注）

鱼类，是最古老的脊椎动物。易蓄积重金属。部分不同染色体数目的杂交的后代依然有生育能力。它们几乎栖居于地球上所有的水生环境，从淡水的湖泊、河流到咸水的大海和大洋。今天要介绍鱼的数据集。数据集名称：鱼 fish 数据集格式：Pascal VOC格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：1452标注