目标检测 数据集准备—标注工具 labelImg

目标检测中，我们需要对原始图片数据集做标注，告诉机器我们需要的目标，然后让机器去学习，这个过程是非常重要的。我之前做目标检测时都是直接下载公开的数据集，比赛的数据集，因为简单方便。
如今自己需要另外训练自己的数据集，标准肯定少不了。LabelImg 这个工具 它的作用是在原始图像中标注目标物体位置并对每张图片生成相应的xml文件表示目标标准框的位置。
开发环境 windows10 | Anaconda | python ==3.7.X

1、下载LabelImg

下载地址：https://github.com/tzutalin/labelImg 下载，解压，得到LabelImg-master文件。

2、配置环境

终端进入LabelImg-master 目录下 ，依次执行如下命令即可

conda install pyqt = 5
pyrcc5 -o resources.py resources.qrc
python labelImg.py

3. 开始标注

先查看图片，查看你需要标注哪几个位置，命好这几类名字（之后不能改）
Open Dir(图片目录)>> Change Save Dir(标注文件目录：最好与图片目录相同) >>Create \nRectBox(创建标注)>>选择类名>>Save(保存)>>Next Image(下一张)

为了加快标注，你可以进入 labelImg-master\data下，用Notepad++打开predefined_classes.txt文件，修改为刚才命好这几类名字。配合快捷键，一个小时大约标注100-150张（以我这个为例），这个时候你会感觉到想吐，这很正常，习惯就好，祝你好运！！！