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【教程】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 2025/5/10 2:33:16

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三、深度学习【Pytorch】专栏【链接】
四、【Stable Diffusion绘画系列】专栏【链接】
五、YOLOv8改进专栏【链接】，持续更新中~~
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引言

这篇文章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。希望对各位小伙伴有帮助。

1. 安装并运行Labelimg

安装Labelimg

首先，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

然后激活虚拟环境：

conda activate yololabel

在这里插入图片描述
安装labelimg ，命令如下，等待安装完成：

pip install labelimg==1.8.6 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

在这里插入图片描述

运行Labelimg

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：
在这里插入图片描述

2. 查看数据集标注情况

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与验证集val两个目录，其中images存储的是图像文件，labels存储图片对应的标签文件。
在这里插入图片描述
我们需要创建一个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/GrapeData/data.yaml中查看：

我这个里写入的classes.txt内容如下：
在这里插入图片描述

这里只有一个葡萄类别，所以只有一行，如果有多个类别的话，写多行就行,每一行写一个类别名称。

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

使用Labelimg打开查看标注文件

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。
在这里插入图片描述

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。
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，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。
在这里插入图片描述