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Labelimg是一款开源的数据标注工具#xff0c;标签可用于分类和目标检测#xff0c;它是用python写的#xff0c;并使用Qt作为其图形界面#xf… labelImg的安装 ⭐️LabelImg简介⭐️LabelImg的安装⭐️labelImg标注数据集⭐️利用VOC制作自己的数据集 ⭐️LabelImg简介
Labelimg是一款开源的数据标注工具标签可用于分类和目标检测它是用python写的并使用Qt作为其图形界面简单好用它可以标注三种格式。 1 VOC标签格式保存为xml文件。2 yolo标签格式保存为txt文件。3 createML标签格式保存为json格式。⭐️LabelImg的安装
首先用conda创建一个新的环境 conda create -n py38 python3.8 查看已有环境列表 conda envs list
然后激活环境py38 conda activate py38 然后在py38这个环境中下载labelImg即可 pip install labelimg -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 然后在py38环境下输入 labelImg即可打开labelImg 打开如图界面 labelImg的使用 比较常用的快捷键 画框 W 下一张
⭐️labelImg标注数据集
Open Dir我选择水果数据集进行标注 该数据集一共有五个标签。 为方便标注选取了一部分各类别的水果至一个文件夹JPEGImages中进行标注。 点击Change save Dir我将标注的数据集存放在路径 标注好的数据集如下为xml格式
⭐️利用VOC制作自己的数据集
新建文件夹并在新建的文件夹下新建Annotations、ImageSets、JPEImages三个文件夹在ImageSets下新建Main文件夹。
将自己的数据集图片拷贝到JPEGImages目录下。 即
将数据集label文件拷贝到Annotations目录下。 即
在主文件夹下新建test.py文件夹输入以下代码进去运行将生成四个文件train.txt,val.txt,test.txt和trainval.txt。
import os
import randomtrainval_percent 0.8 #val即Validation验证即训练集和验证机占全体数据的比例
train_percent 0.9 #训练集占训练集和验证集总体的比例
xmlfilepath D:\\A_data\\fruits\VOC\\Annotations #这里是我的绝对路径
txtsavepath D:\\A_data\\fruits\\VOC\\ImageSets\Main #我的绝对路径 如果使用需要修改
total_xml os.listdir(xmlfilepath)num len(total_xml)
list range(num)
tv int(num * trainval_percent) # 训练集和验证集总个数
tr int(tv * train_percent) # 训练集总个数
trainval random.sample(list, tv)
train random.sample(trainval, tr)#需要生成以下四个文件分别是test.txt,train.txt,trainval.txt,val.txt
#分别代表测试集、训练集、训练-验证集、验证集
ftrainval open(D:\\A_data\\fruits\\VOC\\ImageSets\\Main\\trainval.txt, w)
ftest open(D:\\A_data\\fruits\\VOC\\ImageSets\\Main\\test.txt, w)
ftrain open(D:\\A_data\\fruits\\VOC\\ImageSets\\Main\\train.txt, w)
fval open(D:\\A_data\\fruits\\VOC\\ImageSets\\Main\\val.txt, w)for i in list:name total_xml[i][:-4] \nif i in trainval:ftrainval.write(name)if i in train:ftest.write(name)else:fval.write(name)else:ftrain.write(name)ftrainval.close()
ftrain.close()
fval.close()
ftest.close()运行结束后我们可以查看txt文件我们的数据集已经制作完成。 test数据集
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99train数据集:
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91训练验证集
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