labelImg
v1.8.1
수십 명의 기고자들의 도움으로 Tzutalin이 만든 인기있는 이미지 주석 도구 인 Labelimg는 더 이상 적극적으로 개발되지 않았으며 레이블 스튜디오 커뮤니티의 일부가되었습니다. 이미지, 텍스트, 하이퍼 텍스트, 오디오, 비디오 및 시계열 데이터를위한 가장 유연한 오픈 소스 데이터 레이블링 도구 인 Label Studio를 확인하십시오. 레이블 스튜디오를 설치하고 슬랙 커뮤니티에 가입하여 시작하십시오.
labelimg는 그래픽 이미지 주석 도구입니다.
파이썬으로 작성되었으며 그래픽 인터페이스에 QT를 사용합니다.
주석은 imagenet에서 사용하는 형식 인 Pascal VOC 형식의 XML 파일로 저장됩니다. 또한 Yolo 및 Createml 형식도 지원합니다.
데모 비디오를 시청하십시오
이것은 Ubuntu 및 Fedora와 같은 최신 Linux 배포판에서 가장 간단한 (하나의 명령) 설치 방법입니다.
pip3 install labelImg
labelImg
labelImg [IMAGE_PATH] [PRE-DEFINED CLASS FILE]Linux/Ubuntu/Mac은 최소 Python 2.6을 필요로하며 PYQT 4.8로 테스트되었습니다. 그러나, Python 3 이상 및 PYQT5가 강력히 권장됩니다.
파이썬 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]파이썬 3 + QT5
brew install qt # Install qt-5.x.x by Homebrew
brew install libxml2
or using pip
pip3 install pyqt5 lxml # Install qt and lxml by pip
make qt5py3
python3 labelImg.py
python3 labelImg.py [IMAGE_PATH] [PRE-DEFINED CLASS FILE]Python 3 Virtualenv (권장)
VirtualEnv는 많은 QT / Python 버전 문제를 피할 수 있습니다.
brew install python3
pip3 install pipenv
pipenv run pip install pyqt5==5.15.2 lxml
pipenv run make qt5py3
pipenv run python3 labelImg.py
[Optional] rm -rf build dist ; pipenv run python setup.py py2app -A ; mv " dist/labelImg.app " /Applications참고 : 마지막 명령은 /애플리케이션 폴더에 새 SVG 아이콘이있는 멋진 .app 파일을 제공합니다. 스크립트 : build-tools/build-for-macos.sh를 사용하는 것을 고려할 수 있습니다
Python, PYQT5를 설치하고 LXML을 설치하십시오.
CMD를 열고 labelimg 디렉토리로 이동하십시오
pyrcc4 -o libs/resources.py resources.qrc
For pyqt5, pyrcc5 -o libs/resources.py resources.qrc
python labelImg.py
python labelImg.py [IMAGE_PATH] [PRE-DEFINED CLASS FILE]별도의 exe 파일로 패키지하려면
Install pyinstaller and execute:
pip install pyinstaller
pyinstaller --hidden-import=pyqt5 --hidden-import=lxml -F -n " labelImg " -c labelImg.py -p ./libs -p ./Anaconda (Python 3+) 다운로드 및 설치
Anaconda 프롬프트를 열고 labelimg 디렉토리로 이동하십시오.
conda install pyqt=5
conda install -c anaconda lxml
pyrcc5 -o libs/resources.py resources.qrc
python labelImg.py
python labelImg.py [IMAGE_PATH] [PRE-DEFINED CLASS FILE]docker run -it
--user $( id -u )
-e DISPLAY=unix $DISPLAY
--workdir= $( pwd )
--volume= " /home/ $USER :/home/ $USER "
--volume= " /etc/group:/etc/group:ro "
--volume= " /etc/passwd:/etc/passwd:ro "
--volume= " /etc/shadow:/etc/shadow:ro "
--volume= " /etc/sudoers.d:/etc/sudoers.d:ro "
-v /tmp/.X11-unix:/tmp/.X11-unix
tzutalin/py2qt4
make qt4py2 ; ./labelImg.py설치 및 필요한 종속성이 모두있는 이미지를 가져올 수 있습니다. 데모 비디오를 시청하십시오
주석은 지정한 폴더에 저장됩니다.
아래 핫키를 참조하여 워크 플로우 속도를 높일 수 있습니다.
data/predefined_classes.txt 에서 교육에 사용될 클래스 목록을 정의합니다.Yolo 형식의 txt 파일은 동일한 이름의 이미지와 동일한 폴더에 저장됩니다. "class.txt"라는 파일도 해당 폴더에 저장됩니다. "class.txt"는 Yolo 레이블이 참조하는 클래스 이름 목록을 정의합니다.
메모:
데이터/predfined_classes.txt를 편집하여 사전 정의 된 클래스를로드 할 수 있습니다
(Lablels를 표시/숨기려면 표시 라벨 모드를 선택하십시오)
| ctrl + u | 디렉토리에서 모든 이미지를로드하십시오 |
| ctrl + r | 기본 주석 대상을 변경하십시오 |
| ctrl + s | 구하다 |
| ctrl + d | 현재 레이블과 직장 상자를 복사하십시오 |
| Ctrl + Shift + d | 현재 이미지를 삭제하십시오 |
| 공간 | 확인 된대로 현재 이미지를 표시하십시오 |
| w | 직장 상자를 만듭니다 |
| 디 | 다음 이미지 |
| 에이 | 이전 이미지 |
| 델 | 선택한 직장 상자를 삭제하십시오 |
| Ctrl ++ | 확대 |
| Ctrl 키-- | 축소 |
| ↑ → ↓ ← | 선택한 직장 상자를 움직이는 키보드 화살표 |
이미지 확인 :
공간을 누르면 사용자가 확인 된대로 이미지를 표시하면 녹색 배경이 나타납니다. 이것은 데이터 세트를 자동으로 만들 때 사용되며 사용자는 모든 그림을 통해 주석을 달지 않고 플래그 할 수 있습니다.
어려운:
어려운 필드는 1으로 설정되어 있습니다. 예를 들어 객체가 "어려운"것으로 주석이 붙었음을 나타냅니다. 예를 들어, 컨텍스트의 실질적인 사용 없이는 명확하게 보이지만 인식하기 어려운 물체입니다. 심층 신경망 구현에 따르면 훈련 중에 어려운 개체를 포함 시키거나 배제 할 수 있습니다.
클래스로드하는 데 문제가있는 경우 다음 중 하나를 사용할 수 있습니다.
풀 요청을 보내십시오
무료 소프트웨어 : MIT 라이센스
인용 : tzutalin. LABELIMG. git 코드 (2015). https://github.com/tzutalin/labelimg
