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labelimg是一款开源的图像标注工具，标签可用于分类和目标检测，它是用python写的，并使用Qt作为其图形界面，简单好用（虽然是英文版的）。其注释以 PASCAL VOC格式保存为XML文件，这是ImageNet使用的格式。此外，它还支持 COCO数据集格式。
在cmd输入以下命令
pip install labelimg -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple然后等待其自动帮你安装labelimg以及lxml和pyqt5（下图由于笔者已经安装过了，就不重新卸载安装了）
结束后，在cmd中输入labelimg
labelimg
等一会会就会出现labelimg页面
英文解释如下：
打开后，我们自己设置一下
在View中勾选Auto Save mode
接下来我们打开需要标注的图片文件夹
并设置标注文件保存的目录（上图中的Change Save Dir）
接下来就开始标注，画框，标记目标的label，然后d切换到下一张继续标注，不断重复重复
笔者一般使用W和D ，这里大家可以去试试，用上快捷键后，标注速度肯定会得到提升。
1 VOC
这里，笔者将文件保存的目录设置到了图片目录，大家可以自己去设置
由于笔者是用PASCAL VOC格式，其最终保存为XML文件
以记事本打开，内容如下，有许多信息（图片大小、通道数、标签名称、选框位置的参数）
标注完后，生成的xml文件就可以方便后续的xml_to_csv以及转换为tfrecord文件了。
2 YOLO
主要改成YOLO即可，后续操作与上述一样。
生成文件如下
一个名为“classes.txt”的文件也保存到该文件夹中。
①“classes.txt”定义了你的 YOLO 标签所引用的类名列表。
②具体的标注文件中每一行表示一个目标，以空格进行区分，分别表示目标的类别id，归一化处理之后的中心点x坐标、y坐标、目标框的w和h。
完成后可进行后续的yolo训练方面的操作。
使用everything软件查找labelimg
可以发现一般其安装在你Scripts目录下，
本篇文章主要是方便大家安装labelimg以及使用labelimg的一些小技巧，在目标检测上面，在标注图片上面，了解一些labelimg及其使用还是很有必要的。
来源地址：https://blog.csdn.net/knighthood2001/article/details/125883343
