机器学习——数据标注工具使用

时间:2021-10-26 01:43:09

LabelImg

源码编译教程
LabelImg_github
Windows_Linux打包软件

使用方法

Steps

  • Click ‘Change default saved annotation folder’ in Menu/File
  • Click ‘Open Dir’
  • Click ‘Create RectBox’
  • Click and release left mouse to select a region to annotate
    the rect box
  • You can use right mouse to drag the rect box to copy or move it

一些注意事项

  • 修改默认的XML文件保存位置,使用快捷键“Ctrl+R”,改为自定义位置,这里的路径一定不能包含中文,否则无法保存。
  • 源码文件夹中使用notepad++打开data/predefined_classes.txt,修改默认类别,比如改成person、car、motorcycle三个类别。/或者在画框的时候输入类别
  • “Open Dir”打开图片文件夹,选择第一张图片开始进行标注,使用“Create RectBox”或者“Ctrl+N”开始画框,单击结束画框,再双击选择类别。完成一张图片后点击“Save”保存,此时XML文件已经保存到本地了。点击“Next Image”转到下一张图片。
  • 标注过程中可随时返回进行修改,后保存的文件会覆盖之前的。

程序界面

机器学习——数据标注工具使用

生成的标签

机器学习——数据标注工具使用

BBox_Label_Tool

使用教程
github

  • 在程序目录\BBox-Label-Tool下新建两个文件夹
    -Images
    -Labels
  • 里面新建每一类的文件夹,以数字命名
    eg. 在\BBox-Label-Tool\Images\1 中,放入1类的图片
  • 用spyder运行main.py,出现界面,在image dir中输入1,点击load,加载图片,选class,画框,点击Next,每张图画完后会自动在\BBox-Label-Tool\Labels\1中生成对应的标签txt

程序界面

机器学习——数据标注工具使用

生成的标签

机器学习——数据标注工具使用