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如何使用Labelimg查看已经标注好的YOLO数据集标注情况

news 来源：原创 2025/8/15 6:41:55

文章目录

  • 1、 安装并运行Labelimg
    • 1.1、安装Labelimg
    • 1.2、运行Labelimg
  • 2、查看数据集标注情况
    • 2.1、创建类别名称文件classes.txt
    • 2.2、使用Labelimg打开查看标注文件
    • 2.3、正式标注
  • 3、目标检测系列文章

本文主要介绍一下如何使用LabelImg查看已经标注好的YOLO数据集标注情况，主要涉及LabelImg安装与运行、查看数据集标注文件。

1、 安装并运行Labelimg

1.1、安装Labelimg

前提已经安装好anaconda环境

1、使用anaconda创建一个虚拟环境yololabel,命令如下：

conda create -n yololabel python=3.9

在这里插入图片描述

2、激活虚拟环境，命令如下：

conda activate yololabel

在这里插入图片描述

3、激活之后，在虚拟环境中安装labelimg ，命令如下，等待安装完成：

pip install labelimg==1.8.6 -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

在这里插入图片描述

1.2、运行Labelimg

1、安装完成后，直接在控制台窗口输入labelimg，即可打开标注工具的界面窗口，如下：

labelimg

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

2、查看数据集标注情况

2.1、创建类别名称文件classes.txt

我的数据集目录结构如下，分为训练集train和验证集val两个目录

  • images放置需要标注的图片
  • labels放置标签信息（目前为空文件夹）
    在这里插入图片描述

创建一个classes.txt文件，写入我们数据集标注的所有类别名称，供labelimg自动读取（如果没有这个文件的话会报错）。数据集的具体类别名称可以在datasets/waste/waste-classification.yaml中查看：

在这里插入图片描述

我这个里写入的classes.txt内容如下：

在这里插入图片描述

这里有四种类别，一种类别占据一行

创建完classes.txt文件后，将其分别放入训练集与验证集的labels标签目录下，如下所示：

在这里插入图片描述

2.2、使用Labelimg打开查看标注文件

1、点击Open Dir打开需要查看的标注图片文件夹，我这里选择train/images文件夹查看训练集的图片。

  • 在工具栏中选择“Open”来加载单个图像
  • 在工具栏中选择“Open Dir”来加载目标文件夹内的所有图像
  • 在工具栏中选择“Change Save Dir”来改变yolo标签保存路径

在这里插入图片描述

2、打开标注图片文件夹

这里以查看训练集标注情况为例。

  • 选择train/images文件夹后，会有一个新的文件选择框，让你选择标注文件保存的文件夹，这里直接选择train/labels，即训练集图片对应的标签文件。
  • 或者点击左边Change Save Dir，保存yolo的标签。

在这里插入图片描述

3、标注前，先选择Auto save mode

由于已开启Auto Save mode，每次切换到新图片时，上一张图片的标注将自动保存。

在这里插入图片描述

4、点击左边PascalVOC 将其切换成为YOLO格式

在这里插入图片描述

2.3、正式标注

  1. 点击w，出现黑色十字坐标，拖动鼠标标记框，在输入名称（用英文名称！！）。
  2. 标注框尽可能准确，不要框大或框小，会影响后续训练效果。

在这里插入图片描述

拖动选择标注对象，并命名

在这里插入图片描述

然后，点击右下角的列表或者软件左侧的上一张图片与下一张按钮（按D），即可查看每张图片的标注情况。也可以对已经标注好的检测框进行修改或者删除，或者添加新的检测框，保存即可，标签文件会自动对应修改。所有图片标完后，在目标数据集文件夹里即可看到对应txt文件。
在这里插入图片描述

3、目标检测系列文章

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  2. 生活垃圾数据集（YOLO版）
  3. YOLOv5如何训练自己的数据集
  4. 双向控制舵机（树莓派版）
  5. 树莓派部署YOLOv5目标检测（详细篇）
  6. YOLO_Tracking 实践 （环境搭建 & 案例测试）
  7. 目标检测：数据集划分 & XML数据集转YOLO标签
  8. DeepSort行人车辆识别系统（实现目标检测+跟踪+统计）
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  10. YOLOv5改进（一）-- 轻量化YOLOv5s模型
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  13. YOLOv5改进（四）–轻量化模型ShuffleNetv2
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  16. YOLOv5改进（七）–改进损失函数EIoU、Alpha-IoU、SIoU、Focal-EIOU
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  18. YOLOv5改进（九）–引入BiFPN模块
  19. 基于YOLOv10的车辆统计跟踪与车速计算应用
  20. 初探 YOLOv8（训练参数解析）
  21. YOLOv8不同模型对比和onnx部署详解
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