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1)进入Anaconda prompt,新建labelimg环境(需python3.10以下环境)

conda create -n labelimg python=3.8

2)激活刚创建的环境

conda activate labelimg

3)安装labelimg库

pip install labelimg -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu/simple

提示Successful

4)打开labelimg

YOLO 格式生成.txt格式标签文件

PascalVOC 格式生成.xml格式标签文件

CreateML 格式生成.json格式标签文件

下次再重新进入的时候需要重新激活环境再进去,激活之后可以看到base变成labelimg

1.激活环境

conda activate labelimg

2.打开labelimg

labelimg

Open:打开某张待标注图片

Open Dir:打开待标注图片的文件夹

Change Save Dir:标注后图片保存的路径文件夹

Next Image:转到下一张图片

Prev Image:转到上一张图片

YOLO:这个按键可以说明我们标注的标签为yolo格式,点击可以换成VOC或者createML格式

difficult:标注xml格式图片时要说明某目标属于难训练的,就选中它。使用YOLO格式的时候,该选项会被丢弃。

快捷键

A:切换到上一张图片

D:切换到下一张图片

W:调出标注十字架

del :删除标注框框

Ctrl+u:选择标注的图片文件夹

Ctrl+r:选择标注好的label标签存在的文件夹

 

 

1)进入Anaconda prompt,新建labelimg环境(需python3.10以下环境)

conda create -n labelimg python=3.8

2)激活刚创建的环境

conda activate labelimg

3)安装labelimg库

pip install labelimg -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu/simple

提示Successful

4)打开labelimg

YOLO 格式生成.txt格式标签文件

PascalVOC 格式生成.xml格式标签文件

CreateML 格式生成.json格式标签文件

下次再重新进入的时候需要重新激活环境再进去,激活之后可以看到base变成labelimg

1.激活环境

conda activate labelimg

2.打开labelimg

labelimg

Open:打开某张待标注图片

Open Dir:打开待标注图片的文件夹

Change Save Dir:标注后图片保存的路径文件夹

Next Image:转到下一张图片

Prev Image:转到上一张图片

YOLO:这个按键可以说明我们标注的标签为yolo格式,点击可以换成VOC或者createML格式

difficult:标注xml格式图片时要说明某目标属于难训练的,就选中它。使用YOLO格式的时候,该选项会被丢弃。

快捷键

A:切换到上一张图片

D:切换到下一张图片

W:调出标注十字架

del :删除标注框框

Ctrl+u:选择标注的图片文件夹

Ctrl+r:选择标注好的label标签存在的文件夹

 

 

本文标签: 并安装环境AnacondalabelImg