yolo---圖像標注工具

                                                                                                     yolo---圖像標注工具

（1）LabelImg工具
這個工具是用於目標檢測的標注工具，制作類VOC數據集.該工具是多平台

下載網址1 @https://github.com/lzx1413/LabelImgTool
使用方法
執行：　　make all
執行：　　./labelImg.py
修改類別：
　　　　修改 data/predefined_classes.txt 為你自己的類別即可
　　　　然后生成的XML文件會保存在Annotation文件夾下。當然，也可以自己指定。
    @https://blog.csdn.net/weixin_41850360/article/details/81219626

下載網址2 @https://github.com/tzutalin/labelImg
使用方法
Python 3 + Qt5 (Recommended)
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]

labelImg圖像標注工具的詳細使用
　　@https://blog.csdn.net/gaoyu1253401563/article/details/89512098
圖片標注工具LabelImg使用教程
　　@https://blog.csdn.net/jesse_mx/article/details/53606897

 

（2）Yolo的標注工具：Yolo_mark
　　下載網址 @https://github.com/AlexeyAB/Yolo_mark
    環境： Ubuntu16.04 + Opnecv + Cmake

　　它是yolo2的團隊開源的一個圖像標注工具，為了方便其他人使用yolo2訓練自己的任務模型。在linux和win下都可運行，依賴opencv庫。
　　每個參數的含義@https://blog.csdn.net/middlto/article/details/89946201#11_yolo_mark_36

YOLO圖像快速標注工具 
　　@https://blog.csdn.net/wulala789/article/details/79792449
　　@https://github.com/sanfooh/quick_yolo2_label_tool
Yolo_mark 使用教程@https://blog.csdn.net/Mr_kuilei/article/details/86324235

u@u160406:~/4-yoloPjreddie/Yolo_mark-master$ sudo chmod +x yolo_mark

u@u160406:~/4-yoloPjreddie/Yolo_mark-master$ 

./yolo_mark x64/Release/data/images x64/Release/data/wp_train.txt x64/Release/data/obj.names

./yolo_mark /home/u/wp_data/people_diff_size/other  /home/u/wp_data/people_diff_size/other/train003.txt x64/Release/data/obj.names

感受：
個人嘗試用了labelImg 和 yolo_mark ：
labelImg ：步驟稍微復雜了一點，先生成xml，手動轉成txt。
           個人覺得好用一些，從txt來看，其精度稍微高一點，尤其對於再訓練的小目標
yolo_mark: 簡單一些，直接在image圖像里生成對應的txt。從txt來看，其精度稍微低一點

 

（3）ImageLabel
　　https://github.com/lanbing510/ImageLabel

（4）BBox-Label-Tool
　　https://github.com/puzzledqs/BBox-Label-Tool

（5）Labelme用於圖像分割標注。
　　標注過程是使用多邊形進行標注，然后輸入標簽即可。標注完成之后點擊保存，即將標注好的標簽保存稱相應的json格式的數據。
　　下載網址 @https://github.com/wkentaro/labelme

深度學習圖像標注工具匯總:
　　@https://blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/79036312
　　@https://zhuanlan.zhihu.com/p/91171629
   @ https://github.com/msnh2012/CasiaLabeler

 

 

 

How to mark bounded boxes of objects and create annotation files:

Here you can find repository with GUI-software for marking bounded boxes of objects

and generating annotation files for Yolo v2 & v3: https://github.com/AlexeyAB/Yolo_mark

With example of: train.txt, obj.names, obj.data, yolo-obj.cfg, air1-6.txt, bird1-4.txt for 2 classes of objects (air, bird)

and train_obj.cmd with example how to train this image-set with Yolo v2 & v3

Different tools for marking objects in images:

1. in C++: https://github.com/AlexeyAB/Yolo_mark
2. in Python: https://github.com/tzutalin/labelImg
3. in Python: https://github.com/Cartucho/OpenLabeling
4. in C++: https://www.ccoderun.ca/darkmark/
5. in JavaScript: https://github.com/opencv/cvat

@https://github.com/AlexeyAB/darknet#how-to-use