机器学习项目标记图像数据 - 安装LabelImg及功能介绍
什么是LabelImg？
LabelImg 是一款流行的图像标注工具，主要用于计算机视觉领域。它允许用户为机器学习项目标记图像数据，特别是用于训练目标检测模型。
如何安装LabelImg
pip install PyQt5
pip install pyqt5-tools
pip install lxml
pip install labelimg
在命令行中输入labelimg指令以启动labelimg
如何使用labelimg
了解：LabelImg 支持的两种主要标注模式，PASCAL VOC 和 YOLO，它们之间的区别主要体现在标注数据的格式和用途上：
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PASCAL VOC格式:
- 格式: 这种格式使用 XML 文件来存储标注信息。每个标注的图像都有一个对应的 XML 文件，其中包含了图像中每个对象的详细信息，如类别、位置（用边界框的左上角和右下角坐标表示）等。
- 用途: PASCAL VOC 是一种通用格式，被广泛用于各种计算机视觉任务，如目标检测、图像分类等。
- 优点: 提供了丰富的信息，包括对象的类别、位置等详细数据。
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YOLO格式:
- 格式: YOLO 格式相对简单，通常使用文本文件（如 .txt）来存储标注信息。每个图像对应一个文本文件，文件中的每一行代表图像中的一个对象。这些行包含了对象类别的索引和标准化的边界框坐标（中心点的 x、y 坐标以及宽度和高度），这些值都是相对于图像尺寸的比例。
- 用途: YOLO（You Only Look Once）格式专门为 YOLO 目标检测算法设计，适用于实时目标检测任务。
- 优点: 格式简单，易于解析，适合快速处理和实时应用。
重要：PASCAL VOC 提供了更详细的信息，适用于多种任务和算法，而 YOLO 格式则专为快速、实时的目标检测设计。两种模式下生成的标注文件分别为.xml文件和.txt文件，因此在进行标注前需要优先选择好标注的模式。
| 按钮 | 功能 |
| Open | 打开单个图像文件 |
| Open Dir | 打开文件夹多幅图像 |
| Change Save Dir | 标注后图像数据存储的路径 |
| Next Image | 切换到下一张图像 |
| Prev Image | 切换到上一张图像 |
| Verify Image | 校验图像 |
| Save | 保存图像 |
| Create RectBox | 画一个标注框 |
| Duplicate RectBox | 重复标注框 |
| Delete RectBox | 删除标注框 |
| Zoom In | 放大图像 |
| Zoom Out | 缩小图像 |
| Fit Window | 图像适应窗口 |
| Fit Width | 图像适应宽度 |
| 快捷键 | 功能 |
| ↑→↓← | 键盘箭头移动选定的矩形框 |
| Ctrl + R | 更改默认注释目标目录 |
| Ctrl+ u | 从目录加载所有图像 |
| Ctrl+ s | 储存 |
| Ctrl+ d | 复制当前标签和矩形框 |
| W | 创建一个矩形框 |
| del | 删除选定的矩形框 |
| space | 将当前图像标记为已验证 |
| del | 删除选定的矩形框 |
| d | 下一张图片 |
| a | 上一张图片 |
| Ctrl + | 放大 |
| Ctr - | 缩小 |