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faster rcnn中VOC資料集的標註工具labelImg的使用

labelImg資源

下載後並解壓,生成一個labelImg資料夾

Ubuntu 的原始碼安裝

軟體支援:python2.7以上,同時需要支援PyQt和lxml的支援

   $ sudo apt-get install pyqt4-dev-tools   #安裝PyQt4
   $ sudo pip install lxml #安裝lxml


   $ cd labelImg
   $ make all
   $ ./labelImg.py 

使用方法

開啟後的介面如下:
這裡寫圖片描述

原始碼資料夾中使用notepad++開啟data/predefined_classes.txt,修改預設類別,比如改成person、car、motorcycle三個類別。

快捷鍵

Ctrl +u : 開啟圖片資料夾
Ctrl +r : 更改結果儲存位置
w:開始畫框
Ctrl +s : 儲存
d: 下一張
a: 上一張
del: 刪除畫的框
Ctrl++: 圖片放大
Ctrl–: 圖片縮小
↑→↓←: 對框進行移動
Ctrl+d: 複製當前框的標籤和框

結果

這裡寫圖片描述

生成的XML檔案

<annotation verified="yes">
    <folder>test_img</folder>
    <filename>2.png</filename>
    <path
>
/home/xiaoyi/test_img/2.png</path> <source> <database>Unknown</database> </source> <size> <width>500</width> <height>375</height> <depth>3</depth> </size> <segmented>0</segmented
>
<object> <name>car</name> <pose>Unspecified</pose> <truncated>0</truncated> <difficult>0</difficult> <bndbox> <xmin>89</xmin> <ymin>40</ymin> <xmax>428</xmax> <ymax>298</ymax> </bndbox> </object> <object> <name>tv</name> <pose>Unspecified</pose> <truncated>0</truncated> <difficult>0</difficult> <bndbox> <xmin>86</xmin> <ymin>313</ymin> <xmax>226</xmax> <ymax>363</ymax> </bndbox> </object> </annotation>