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⭐️LabelImg简介

Labelimg是一款开源的数据标注工具，标签可用于分类和目标检测，它是用python写的，并使用Qt作为其图形界面，简单好用，它可以标注三种格式。

   1 VOC标签格式，保存为xml文件。2  yolo标签格式，保存为txt文件。3 createML标签格式，保存为json格式。

⭐️LabelImg的安装

首先，用conda创建一个新的环境
conda create -n py38 python=3.8
查看已有环境列表：
conda envs list

然后，激活环境py38
conda activate py38

然后在py38这个环境中下载labelImg即可
pip install labelimg -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
然后在py38环境下输入 labelImg即可打开labelImg

打开如图界面：

labelImg的使用

比较常用的快捷键：
画框 W
下一张

⭐️labelImg标注数据集

Open Dir我选择水果数据集进行标注

该数据集一共有五个标签。
为方便标注，选取了一部分各类别的水果至一个文件夹JPEGImages中进行标注。
点击Change save Dir我将标注的数据集存放在路径
标注好的数据集如下，为xml格式：

⭐️利用VOC制作自己的数据集

新建文件夹，并在新建的文件夹下新建Annotations、ImageSets、JPEImages三个文件夹，在ImageSets下新建Main文件夹。

将自己的数据集图片拷贝到JPEGImages目录下。
即：

将数据集label文件拷贝到Annotations目录下。
即：

在主文件夹下新建test.py文件夹，输入以下代码进去运行，将生成四个文件：train.txt,val.txt,test.txt和trainval.txt。

import os
import randomtrainval_percent = 0.8  #val即Validation（验证），即训练集和验证机占全体数据的比例
train_percent = 0.9  #训练集占训练集和验证集总体的比例
xmlfilepath = 'D:\\A_data\\fruits\VOC\\Annotations' #这里是我的绝对路径
txtsavepath = 'D:\\A_data\\fruits\\VOC\\ImageSets\Main' #我的绝对路径 如果使用需要修改
total_xml = os.listdir(xmlfilepath)num = len(total_xml)
list = range(num)
tv = int(num * trainval_percent)  # 训练集和验证集总个数
tr = int(tv * train_percent)  # 训练集总个数
trainval = random.sample(list, tv)  
train = random.sample(trainval, tr)#需要生成以下四个文件，分别是test.txt,train.txt,trainval.txt,val.txt
#分别代表测试集、训练集、训练-验证集、验证集
ftrainval = open('D:\\A_data\\fruits\\VOC\\ImageSets\\Main\\trainval.txt', 'w')
ftest = open('D:\\A_data\\fruits\\VOC\\ImageSets\\Main\\test.txt', 'w')
ftrain = open('D:\\A_data\\fruits\\VOC\\ImageSets\\Main\\train.txt', 'w')
fval = open('D:\\A_data\\fruits\\VOC\\ImageSets\\Main\\val.txt', 'w')for i in list:name = total_xml[i][:-4] + '\n'if i in trainval:ftrainval.write(name)if i in train:ftest.write(name)else:fval.write(name)else:ftrain.write(name)ftrainval.close()
ftrain.close()
fval.close()
ftest.close()

运行结束后，我们可以查看txt文件，我们的数据集已经制作完成。
test数据集：

103
105
109
11
111
115
117
119
125
129
131
135
137
139
143
149
15
151
153
157
161
163
165
167
169
23
25
29
3
31
33
35
37
39
43
45
47
49
5
51
53
55
57
61
63
67
7
71
73
75
77
79
81
85
87
89
9
93
95
97
99

train数据集:

101
107
113
121
123
133
141
147
155
159
17
19
21
41
59
65
83
91

训练验证集：

1
103
105
109
11
111
115
117
119
125
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129
13
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145
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27
29
3
31
33
35
37
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43
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49
5
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57
61
63
67
69
7
71
73
75
77
79
81
85
87
89
9
93
95
97
99

验证集:

1
127
13
145
171
27
69