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SSD講堂四(標註)_標註工具LabelImg

原文地址:http://blog.csdn.net/jesse_mx/article/details/53606897                                                                                                                                                          










目錄(?)[-]

  1. 前言
  2. Ubuntu原始碼安裝
  3. Ubuntu pip安裝
  4. Windows環境下安裝
    1. 安裝Anaconda 420
    2. 安裝PyQt包
    3. 下載原始碼並執行
  5. 使用方法
  6. 後續說明

專案地址:LabelImg

前言

我們知道,圖片標註主要是用來建立自己的資料集,方便進行深度學習訓練。本篇部落格將推薦一款十分好用的圖片標註工具LabelImg,重點介紹其安裝以及使用的過程。

在此感謝原作者在Github所做的貢獻,博主發現軟體一直在更新,各位小夥伴可以關注其最新版本。這款工具是全圖形介面,用

Python和Qt寫的,最牛的是其標註資訊可以直接轉化成為XML檔案,與PASCAL VOC以及ImageNet用的XML是一樣的。

PS.作者在5月更新了程式碼,現在最新的版本號是1.3.0,博主親測,原始碼在Windows 10和Ubuntu 16.04上執行正常。

Ubuntu原始碼安裝

由於Ubuntu系統自帶python,這款軟體在Ubuntu環境下的安裝是最方便的。軟體要求python版本在2.6以上,同時需要PyQt和lxml的支援。

sudo apt-get install pyqt4-dev-tools # 安裝PyQt4
sudo pip install lxml # 安裝lxml,如果報錯,可以試試下面語句
sudo apt-get install python-lxml

git clone https://github.com/tzutalin/labelImg.git
cd labelImg
make all
./labelImg.py # 或者 python labelImg.py
# 作者新加的命令模式(應該只適用於最新github程式碼)
./labelImg.py [IMAGE_PATH] [PRE-DEFINED CLASS FILE]

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Ubuntu pip安裝

作者最近(2017.05)增添的一種安裝方式,使用Python的pip工具安裝,感覺更方便了,博主暫未測試

pip install labelImg
labelImg
labelImg [IMAGE_PATH] [PRE-DEFINED CLASS FILE]
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Windows環境下安裝

由於Windows不像Linux那樣自帶Python,所以安裝過程要稍微麻煩一些,重點是解決Python的安裝問題。

安裝Anaconda 4.2.0

這裡選擇安裝Anaconda,它是一款十分好用的python整合安裝環境,主要是方便擴充套件包管理。具體介紹可參考這篇部落格 。首先從官網下載最新的版本,這裡我下載的是64位的python2.7版本。然後雙擊安裝,一般點選“for all person”,然後安裝到系統預設位置即可。安裝成功後建議在環境變數path裡面增加一條“C:\Program Files\Anaconda2” 
這裡寫圖片描述

這裡寫圖片描述

安裝PyQt包

開啟命令列視窗,輸入conda list ,會列出所有預裝的python擴充套件包,可以看到裡面已經有了lxml,但是缺少PyQt。命令列輸入conda install pyqt=4 ,等待一會即可完成PyQt4的安裝。 
這裡寫圖片描述

下載原始碼並執行

在原作者的github下載原始碼壓縮包,解壓可得到名為labelImg-master的資料夾,進入該資料夾,在空白處使用“Shift+滑鼠右鍵”,進入當前目錄的命令列視窗,依次輸入下面語句即可開啟軟體。

pyrcc4 -o resources.py resources.qrc
python labelImg.py
python labelImg.py [IMAGE_PATH] [PRE-DEFINED CLASS FILE]
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這裡寫圖片描述

使用方法

  • 修改預設的XML檔案儲存位置,使用快捷鍵“Ctrl+R”,改為自定義位置,這裡的路徑一定不能包含中文,否則無法儲存

  • 原始碼資料夾中使用notepad++開啟data/predefined_classes.txt,修改預設類別,比如改成person、car、motorcycle三個類別。

  • “Open Dir”開啟圖片資料夾,選擇第一張圖片開始進行標註,使用“Create RectBox”或者“Ctrl+N”開始畫框,單擊結束畫框,再雙擊選擇類別。完成一張圖片後點擊“Save”儲存,此時XML檔案已經儲存到本地了。點選“Next Image”轉到下一張圖片。

  • 標註過程中可隨時返回進行修改,後儲存的檔案會覆蓋之前的。

  • 完成標註後開啟XML檔案,發現確實和PASCAL VOC所用格式一樣。

這裡寫圖片描述

這裡寫圖片描述

後續說明

  • 原作者也釋出了打包好的軟體,包括Windows和linux平臺,無需編譯,可以直接執行,不願意折騰的朋友可以使用這個版本,直接下載最新的版本即可(目前是1.3.2)。LabelImg打包版本 (PS.Linux版本如果提示許可權問題,可加sudo)

  • 最近有人執行Github的原始碼版本時,總是遇到各種錯誤(參見評論區),個人感覺是作者的更新出了問題,這裡提供一份之前版本的原始碼,親測可用,LabelImg可執行版(原始碼)。使用方法:解壓後,執行./labelimg.py 命令。

  • 官方下載地址可能被牆,提供1.3.0打包版本(之後的版本暫未測試):百度雲


其他同類標註工具(Github): 
Yolo_mark 
BBox-Label-Tool 
ImageLabel