LabelImg: 開源圖像標注工具指南

1. 簡介

LabelImg 是一個圖形化的圖像標注工具，使用 Python 和 Qt 開發。它是目標檢測任務中最常用的標注工具之一，支持 PASCAL VOC 和 YOLO 格式的標注輸出。該工具開源、免費，并且跨平臺支持 Windows、Linux 和 macOS。

1.1 主要特性

• 支持多種標注格式：PASCAL VOC、YOLO
• 快捷鍵操作，提高標注效率
• 跨平臺支持
• 支持中文界面
• 支持驗證 XML 格式
• 自動保存功能

2. 安裝指南

2.1 使用 pip 安裝（推薦）

pip install labelImg

2.2 從源碼安裝

git clone https://github.com/tzutalin/labelImg
cd labelImg
pip install -r requirements.txt
python labelImg.py

3. 使用教程

3.1 啟動程序

labelImg
# 或者指定圖片目錄和標注文件保存目錄
labelImg [圖片目錄] [標注文件保存目錄]

3.2 快捷鍵

快捷鍵	功能描述
W	創建矩形框
D	下一張圖片
A	上一張圖片
Del	刪除選中的矩形框
Ctrl+S	保存
Ctrl+Shift+S	另存為
Space	標記當前矩形框
↑→↓←	鍵盤移動選中的矩形框

3.3 標注步驟

1. 打開圖片目錄

   • 點擊 Open Dir 打開包含圖片的文件夾
   • 或使用 File > Open Dir 菜單選項

2. 設置標注保存目錄

   • 點擊 Change Save Dir 設置標注文件的保存位置
   • 建議將標注文件和圖片放在不同目錄

3. 選擇標注格式

   • 在 View > Label Format 中選擇 YOLO 或 PascalVOC
   • YOLO 格式更適合 YOLOv5 訓練

4. 開始標注

   • 按 W 創建新的矩形框
   • 拖動鼠標畫出目標區域
   • 選擇或輸入類別標簽
   • 按 Ctrl+S 保存標注

5. 標注技巧

   • 使用快捷鍵提高效率
   • 保持標注框的準確性
   • 定期保存標注結果
   • 保持類別名稱的一致性

4. 標注格式說明

4.1 YOLO 格式

<class> <x_center> <y_center> <width> <height>

• 所有值都相對于圖片寬高的比例
• 類別序號從 0 開始
• 每行表示一個目標

4.2 PASCAL VOC 格式

<annotation><folder>folder</folder><filename>image.jpg</filename><object><name>class_name</name><bndbox><xmin>100</xmin><ymin>100</ymin><xmax>200</xmax><ymax>200</ymax></bndbox></object>
</annotation>

5. 最佳實踐

1. 數據組織

   • 圖片和標注文件分開存放
   • 使用清晰的目錄結構
   • 保持文件命名規范

2. 標注規范

   • 制定統一的類別名稱
   • 保持標注框的一致性
   • 處理邊界情況的標準

3. 效率提升

   • 熟練使用快捷鍵
   • 批量處理相似圖片
   • 定期備份標注數據

4. 質量控制

   • 定期檢查標注質量
   • 使用腳本驗證標注格式
   • 多人標注時保持一致性

6. 常見問題

1. 程序無法啟動

   • 檢查 Python 環境
   • 確認依賴庫安裝完整
   • 查看錯誤日志

2. 標注文件格式錯誤

   • 確認選擇了正確的保存格式
   • 檢查類別名稱是否規范
   • 驗證標注文件的完整性

3. 圖片顯示問題

   • 檢查圖片格式是否支持
   • 確認圖片路徑正確
   • 排查圖片文件損壞

7. 進階使用

1. 自定義配置

   • 修改預定義類別
   • 自定義快捷鍵
   • 調整界面布局

2. 批量處理

   • 使用腳本批量轉換格式
   • 自動化標注驗證
   • 數據集統計分析

8. 相關資源

• LabelImg GitHub
• 標注數據集示例
• PASCAL VOC 數據集

9. 總結

LabelImg 是一個功能強大且易用的圖像標注工具，特別適合目標檢測任務的數據標注。通過熟練使用快捷鍵和遵循最佳實踐，可以顯著提高標注效率和質量。在開始大規模數據標注之前，建議先制定好標注規范和工作流程，這樣可以保證數據的一致性和可用性。