目录大纲
- 本人环境：
- （1）前言：
- （2）安装
- A. 已经顺利安装anaconda，并且顺利换源
- B. 并未及时更换国内源的，或者只有安装了python和pip的
- C.啥也木有，可以直接安装编译好的exe文件
- （3）基础使用
- A.基本功能和使用方法
- B.快捷键
- C.制作自己的数据集详细过程
本人环境：
- win10
- anaconda（已切换国内源）
如果有anaconda安装问题和换源问题，可以参见https://blog.csdn.net/weixin_42237113/article/details/104366282
（1）前言：
用于深度网络训练的数据集做标注的方法和工具有好多，像Labelme、labelImg、yolo_mark、Vatic、Sloth等等，此处暂时只介绍其中的一种标注工具：labelImg
LabelImg是一个图形图像标注工具。它是用Python编写的，并使用Qt作为其图形界面。
注释以PASCAL VOC格式保存为XML文件，这是ImageNet使用的格式。此外，它还支持YOLO格式。
对于一些目标检测算法例如说yolo,faster-rnn等都是非常友好，自己标注样后可以直接训练，所以强烈推荐。
（2）安装
网上很多都是前几年的博文，感觉很多都是过时的，安装半天还特别麻烦。所以希望给出几个最简单的方法安装：
A. 已经顺利安装anaconda，并且顺利换源
因为我早已安装了anaconda，相应的其他需要支持的安装包都是默认安装了的（如果没有安装好的话，他会帮你安装），所以如果是国内的源的话，安装非常方便，可以直接：
1 | pip install labelimg |
以下附上一个新的虚拟环境的安装过程：
（可以看到，只是有必须的一些安装包，什么也木有）
直接安装
可以看到labelimg所需要的支持安装包PyQt5-sip-12.8.0、 lxml-4.5.1 、pyqt5-5.15.0都已经后续帮你安装好了。
B. 并未及时更换国内源的，或者只有安装了python和pip的
可以参见 https://zhuanlan.zhihu.com/p/90832346
C.啥也木有，可以直接安装编译好的exe文件
下载地址：链接: 链接：https://pan.baidu.com/s/1bk9MhpRj9k-A_RTfdnULbA 提取码：cjc3
下载的文件是编译好的，可执行的labelImg.exe文件。直接将文件放在windows环境下，双击可执行。
注意：
保存路径不要有中文；
另外如果出现闪退现象无法使用（有的电脑上可以运行，有些确实有点问题, 原因不详），建议尝试A方案
（3）基础使用
A.基本功能和使用方法
界面介绍：
启动：直接在cmd命令中输入labelimg（下载exe文件的直接双击）
选择图片位置：点击opendir（参见界面介绍相关按钮，下同） -> 选择图片所在位置的文件夹
选择保存位置：点击change save dir（相关按钮参见上面界面介绍相关按钮，下同） -> 选择图片所在位置的文；
最重要的一步，一定设置自动保存： view -> auto save mode
标注:
默认是yolo格式，可以自行选择，参见界面介绍相关XML格式选择按钮
点击 create\nrectbox ->
选定特定目标位置进行标注 ->
在labelimg弹窗中输入想要标注的类别（参见下图）并enter确认->
在右侧生成相关标注好的标注类别和信息列表（没有勾选的自动保存的需要点击保存）->
在选定位置就会生成自动标注的样本（xml文件名称和图片名称相同），后续可以自动调整、增删bounding box大小
-> 点击next image进行下一图片标注，循环即可
-> 关闭labelimg窗口即可退出
相关生成的标注信息如下所示
B.快捷键
1 2 3 4 5 6 7 8 9 | 在labelImg窗口的左边，有一些操作的功能，其中：“Open”是打开单个图像，“Open Dir” 打开文件夹，"Change Save Dir" 图像保存的路径，“Next Image” 切换到下一张图像，“Prev Image”切换到上一张图像，“Verify Image”校验图像，“Save” 保存图像，“Create RectBox”画标注框一个，“Duplicate RectBox”重复标注框，“Delete RectBox”删除标注框，“Zoom In” 放大图像，“Zoom Out” 缩小图像，“Fit Window”图像适用窗口，“Fit Width”图像适应宽度。 当然，使用操作按钮不是很方便，下面介绍一些快速的快捷键。 |
| 快捷键 | 功能 | 快捷键 | 功能 |
|---|---|---|---|
| ctrl +Q | 退出软件 | ctrl - | 缩小 |
| ctrl + o | openfile | ctrl + = | 原始大小 |
| ctrl + u | openDir | ctrl + F | fitwindow |
| ctrl + r | ChangeSaveDir | ctrl + E | 编辑标签 |
| ctrl + s | 保存 | ctrl + shift + o | 打开的文件夹只显示.xml文件 |
| ctrl + L | boxlineColor | ctrl + shift + s | |
| ctrl + J | move and edit Boxes | ctrl + shift + F | fitWidth |
| ctrl + D | 复制框 | d | nextImg |
| ctrl + H | 隐藏所有的框 | a | preImg |
| ctrl + A | 显示所有的框 | space | 标记当前图片已标记 |
| ctrl + | 放大 | w | 画框 |
| Delete | 删除框 |
C.制作自己的数据集详细过程
以我自己制作yolo数据集（VOC2007）格式为例，说明
1.首先自己在特定目标下，新建几个特定特定文件夹
Annotations：标注信息xml文件存放位置
JPEGImages：原始图片位置
ImageSets：生成相应图片信息txt文件位置（这个可以不用管）
voc2yolo.py：将图片保存成txt格式脚本（可以不用管）
2 打开labelimg，使用opendir打开JPEGImages文件夹， 使用change savedir 打开Annotations
3 设置自动保存
4 按照自己的分类，标注图片并且生成相关bounding box信息
5.运行voc2yolo.py生成相应文本文件， 之后就制作完了自己的特定数据集
完结撒花，enjoy~~~~