YOLOv5利用Labelimg标注自己数据集

本文主要是介绍YOLOv5利用Labelimg标注自己数据集，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

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

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

第二步：安装pyqt=5

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

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

第二步：在datasets目录下分别创建images和labels文件夹

images放原始图片、labels放标注数据

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

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

第二步：在查看中，选择自动保存模式、显示类别

常用快捷键

第三步：点击创建区块,鼠标左键拖框，保存为txt格式

以上内容为Labelimg的使用讲解~

这篇关于YOLOv5利用Labelimg标注自己数据集的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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