前言：當需要製作自己的訓練集的時候，標註圖片上的檢測目標，是一件比較耗時費力的事情。下面記錄的就是其中一種方法。

1.程式碼：

import argparse
import cv2

refPt=[]
cropping=False

def click_and_crop(event,x,y,flags,param):
    global refPt,cropping
    if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:
        refPt=[(x,y)]
        print(x,y)
        cropping=True
    elif event == cv2.EVENT_LBUTTONUP:
        refPt.append((x,y))
        print(x,y)
        cropping=False
        
        cv2.rectangle(image,refPt[0],refPt[1],(0,255,0),2)
        cv2.imshow("image",image)
        
# 構造引數解析器並解析引數
ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument("-i", "--image", required=True, help="Path to the image")
args = vars(ap.parse_args())
 
# 載入影象，複製它，並設定滑鼠回撥函式
image = cv2.imread(args["image"])
clone = image.copy()
cv2.namedWindow("image")
cv2.setMouseCallback("image", click_and_crop)
 
# 保持迴圈，直到按下“q”鍵
while True:
	# 顯示影象並等待按鍵
	cv2.imshow("image", image)
	key = cv2.waitKey(0) & 0xFF
 
	# 如果按下“r”鍵，則重置裁剪區域
	if key == ord("r"):
		image = clone.copy()
 
	# 如果按下“c”鍵，則從迴圈中斷開
	elif key == ord("c"):
		break
 
# 如果有兩個參考點，則從影象裁剪感興趣的區域並顯示它
if len(refPt) == 2:
	roi = clone[refPt[0][1]:refPt[1][1], refPt[0][0]:refPt[1][0]]
	cv2.imshow("ROI", roi)
	cv2.waitKey(0)
 
# 關閉所有開啟的視窗
cv2.destroyAllWindows()  
 

3.輸入：python 0005.py --image 01.jpg

(其中，0005.py為python程式碼名稱，01.jpg為需要標定的圖片)

4.在開啟的image視窗中點選你需要標記的目標，最終結果如下：