背景说明

        最近在做一个视频行为识别项目的时候，已经采集了视频样例片段，需要对视频的行为动作进行图片标注，自己很快完成了视频到图片的分割，在进行图片标注的时候，选用的标注工具是labelimg,由于视频转成图片后数量很多，所以在标注的时候一次没办法标注完成，选用的是YOLO标注格式，每一个目标对应一个类别。以1000张图片为例，假如说我要标注图片中，人、汽车、树木、狗、猫为标注对象，我第一天标注的200张，对应的标签是hand、car、tree、dog、cat、标注完成没有问题，默认生成了一个classes.txt文件。第二天标注的时候，我的标注对象还是昨天的那五类，对应的标签也没有改变，但是标注顺序和昨天不一样，我寻思，目标和标签用的字母都是一样的应该没事，实际上生成的classes.txt文件和昨天的内容顺序不一样，虽然也是五类，但是第一天是hand、car、tree、dog、cat,第二天的却变成了car、tree、car、cat,hand,很明显标签对应的序号改变了，训练的时候出现了问题，而且我在第二天打开labelimg进行标注的时候，确实是让我重新输入的标签，于是我就想着如何让labelimg每次标注的时候自动导入预设标签，这样就不会出现当需要多次标注的时候避免标签混乱的问题。

问题分析

        网上有说可以在labelimg中的File--> Open Annotation 中进行导入，自己测试了一下，实际点击这个是没有反应的。

也有的说是版本问题，于是自己升级到labelimg的最新版本，也是没有用。

解决方法 

        经过研究发现，只有在labelimg的安装目录里面建立一个data文件夹，在文件夹里面导入预设标签文件predefined_classes.txt才可以实现。不同人的python环境安装路径可能有所差别，但是大同小异，我的目录如下，data文件夹本来是不存在的，是自己创建的。

然后导入自己预设的 predefined_classes.txt即可，后期如果有别的标注需要，适当修改里面的内容即可以。

如果是使用的anaconda的python环境，可以参考如下：

最后重启labelimg,在进行标注的时候发现，已经有预设值了。