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CreateML格式。

二、Labelimg下载

下载地址:https://github.com/HumanSignal/labelImg

在这里插入图片描述

三、Labelimg安装

第一步:打开Anaconda Prompt激活创建的yolov5虚拟环境,进入Labelimg所在文件夹

在这里插入图片描述

第二步:安装pyqt=5

在这里插入图片描述
第三步:执行以下命令

pyrcc5 -o libs/resources.py resources.qrc

执行后没有返回结果

第四步:打开Labelimg

python labelImg.py

在这里插入图片描述在这里插入图片描述成功打开Labelimg页面~

四、Labelimg使用

1、准备

第一步:在yolov5目录下创建一个名为datasets(可自定义)文件夹
在这里插入图片描述
第二步:在datasets目录下分别创建images和labels文件夹

在这里插入图片描述images放原始图片、labels放标注数据

在这里插入图片描述
第三步:在Labelimg的data文件下找到predefined_classes.txt这个文档,修改自定义类别

在这里插入图片描述

2、开始标注

第一步:打开需要标注图片文件夹、设置标注文件存放路径、标注格式改为yolo

在这里插入图片描述

第二步:在查看中,选择自动保存模式、显示类别

在这里插入图片描述常用快捷键

在这里插入图片描述

第三步:点击创建区块,鼠标左键拖框,保存为txt格式

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

以上内容为Labelimg的使用讲解~

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