labelimg

首页 > TAG信息列表 > labelimg

labelImg安装的坑

安装： Ubuntu Linux Python 3 + Qt5 sudo apt-get install pyqt5-dev-tools sudo pip3 install -r requirements/requirements-linux-python3.txt make qt5py3 python3 labelImg.py python3 labelImg.py [IMAGE_PATH] [PRE-DEFINED CLASS FILE] 记QT5.12.2安装失败version `Qt_5_P

获取labelimg标注真实框的宽高、归一化数据再存入列表当中

问题：目标检测往往需要聚类anchors，借助标注的真实框信息，怎么才能将可视化呢？解决思路：获取labelimg标注真实框的宽高、归一化数据再存入列表当中即可。方法：读取解析xml文件，比如Annotations文件夹下的xml文件(本博客以该方法讲解)；txt文本数据挖掘，比如（2007_train.txt）话不多说，直

labelimg切换图片时数组越界

报错如下：Traceback (most recent call last): … File “c:\users\administrator\anaconda3\envs\py38\lib\site-packages\libs\yolo_io.py”, line 125, in yolo_line_to_shape label = self.classes[int(class_index)] IndexError: list index out of range 可能原因：控

labelimg应用：数据集标记

目录 1.labelimg简介2.labelimg安装3.labelimg标注数据集 1.labelimg简介 labelimg 是一个图像标注工具，是基于python编写，并使用Qt 作为图像界面，注释以 PASCAL VOC 格式保存为 XML 文件，同时还支持 YOLO 和 CreateML 格式（使用先要有python环境且 python版本 >= 3.0） 2.lab

labelImg操作

快捷键键描述 w 创建标注框 d 下一张 a 上一张 ctrl+E 重新编辑标注 delete 删除选定的矩阵框 ctrl+D 复制当前标签和矩形框 ctrl+S 保存 ctrl + 鼠标滑轮可以放大或缩小图片，对于图片较小或者小目标标注比较实用 labelImg 操作 1.菜单栏 View 设置 `Au

如何创建labelme和labelimg桌面快捷方式

在做图像任务时，少不了labelme和labelimg的使用。常规操作都是在命令行输入labelme或labelimg启动它。如何创建一个桌面快捷方式呢？在命令行输入pip uninstall labelme 出现以下内容（记得输入n，避免labelme被卸载）上面就有了这个程序的位置，找到图片上labelme.exe文件位置，将其拖到

labelImg 快捷键 - 真香

【labelimg】目标检测数据标注

1. 下载 labelimg https://github.com/tzutalin/labelImg 数据集制作 YOLO v5 实现目标检测（参考数据集&自制数据集） - 知乎 (zhihu.com) 安装使用目标检测标注工具labelimg # 创建conda环境 conda create -n labelimg pyqt=5 # 打开conda，激活 labelimg conda activate labelimg

计算机视觉中的图像标注工具总结

本文来自公众号CV技术指南资源分享系列创建高质量的数据集是任何机器学习项目的关键部分。在实践中，这通常比实际训练和超参数优化花费的时间更长。因此，选择合适的标注工具至关重要。在这里，我们总结了一些用于计算机视觉任务的最佳图像标注工具：labelme、labelImg、CVAT和hast

label标签使用方法

CMD 安装：pip install labelImg 启动：labelImg 启动后勾选三项： Open Dir打开文件目录打标签根据你的数据集改然后点击Create RectBox划区域打标签下一张：快捷方式D 上一张：快捷方式A 打好标签后，将装有图片的文件夹里面记事本复制到labels文件夹里面复制：cmd里面鼠标左

YOLO v5学习之数据集的标定

1、首先下载数据集标定工具labelImg LabelImg数据集标定工具的下载地址：https://github.com/tzutalin/labelImg labelImg的安装首先安装labelImg所需要的依赖。 Ubuntu Linux Python 3 + Qt5 sudo apt-get install pyqt5-dev-tools sudo pip3 install -r requirements/requir

图片标注软件labelImg使用指南

先在电脑上安装labelImg软件，具体教程看我写的这个博客：https://blog.csdn.net/xiewenrui1996/article/details/102922959 然后在anaconda prompt输入labelImg直接打开软件，如下图：打开需要标注的图片目录： Crtl+R选择标注好的图片默认保存的地址文件夹。按快捷键R对图片进行标

手写01矩阵连通域分析

连通域分析其实是一个路径搜索问题，搜索方式就看联通的规则（4联通：上下左右算是联通，8联通：上下左右还有四个对角） 01矩阵背景是0，黑色的，有色区域是1，白色的，从图像的左上角（最外围的边要去掉）进行遍历，将找到的第一个值为1的像素点作为起点，对他进行连通域搜寻，将搜寻到的整个连通域内的像素点

图片标注工具LabelImg，打包好的exe版本，可直接运行

图片标注工具LabelImg，打包好的exe版本，可直接运行链接：百度网盘提取码：s38q 复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦运行界面截图：

PASCAL VOC2012数据集讲解与制作自己的数据集使用labelimg

1.下载 http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2012/VOCtrainval_11-May-2012.tar 2.20个类别 3.文件结构,目标检测主要用到imagesets-main 4.看看每个图像的xml #固定 <annotaion> <folder>父文件夹名</folder> <filename><filename> <source>

Win10安装labelImage

参考： labelimage的使用 LabelImg的安装出现No module named 'libs.resources’错误 1.进入你要安装的目录，可以放在平常安装软件的位置 2.安装三个库PyQt5、PyQt5_tools、lxml 用国内的清华镜像源，下载速度比较快 pip install PyQt5 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/sim

labelImg标注数据集（yolov5篇）

labelImg标注数据集（yolov5篇） labelImg下载运行及用labelImg标注数据集补充 labelImg下载 labelImag在github上面有，可自行下载下载链接: labelImg-master. 运行及用labelImg标注数据集 1.修改标签在data/predefined_classes里面修改里面的class，比如我的标签为can和bottl

labelimg标注数据处理以及画散点图（python）

labelimg标注数据处理以及画散点图（python）第一步 labelimg标注数据进行处理数据来自于实验室的布匹瑕疵检测项目，其中这里是标签的信息，每个txt是对一个图片瑕疵的标注，一个txt的一行是：瑕疵种类编号 bbox中心点横坐标 bbox中心点纵坐标 bbox宽 bbox高，我们需要最终用长宽比以

LabelImg安装过程记录

1.下载源代码通过访问labelImg的github页面（https://github.com/tzutalin/labelImg），下载源代码。 2.安装依赖的库 labelImg的使用需要以下库的支持：PyQt5、PyQt5_tools、lxml 我直接在anaconda中安装，只安装了pyqt5,其他是否安装根据需要选择（有就不用装了） conda install pyqt=5 3

Windows 安装 labelimg 图片标注工具

一、下载 labelimg 源码 git clone 或直接下载 labelimg 源码，传送门：https://github.com/tzutalin/labelImg 下载完成后解压放置到合适的地方备用 git clone https://github.com/tzutalin/labelImg.git 二、安装 pyqt5 和 lxml pip install PyQt5 pip install lxml

Labelimg制作数据集

转载链接https://blog.csdn.net/clover_my/article/details/88286678 （1）、将自己文件夹中的图片编号（重命名成‘xxxx.jpg,这里从000000.jpg开始’） import os path = "F:\caffe\py-faster-rcnn-master\data\VOCdevkit\VOC2007\JPEGImages" filelist = os.listdir(path) # 该文

opencv 读图与labelimg读图方式区别

最近公司搞了一个项目，发动了几个员工每人用手机拍摄水果50张图片，其中安卓和苹果都有图片到手后，标注完成之后发现训练过程中报错，说flter后坐标越界，就开始找问题，排除标注问题后领导说是苹果和安卓手机存图方式不同的原因，检查过后发现的确苹果手机长宽和安卓正好相反然后就开始一

Mac上制作自己的VOC数据集

最近玩深度学习需要制作自己的voc数据集，发现了一个很好用的工具labelImg。安装labelImg Python 3 Virtualenv 安装过程如下，此过程使用到了Virtualenv，Virtualenv可以避免很多 QT / Python版本问题首先在https://github.com/tzutalin/labelImg.git下载仓库 gitclone https

Labelme和LabelImg使用（Win10）

Labelme和LabelImg使用上篇已经讲过labelme的安装了，labelImg也有自己的开源环境，并且针对性更强（主要是检测框的标注），Github安装地址，也有一个exe供下载。安装完毕之后，这是二者打开之后的对比效果，可以说是很接近的标注软件了。基本的使用方法也很简单，做一个表格简单描述

Ubuntu系统python3安装LabelImg

1、下载源码 git clone https://github.com/tzutalin/labelImg.git 2、进入目录labelImg，打开命令窗口 3、sudo apt-get install pyqt5-dev-tools 4、sudo pip3 install lxml 5、make qt5py3 6、python3 labelImg.py