LabelImg和Labelme：目标检测和图像分割的标注工具
Labelme 和 LabelImg 都是由麻省理工学院（MIT）开发的开源图像标注工具，常用于为计算机视觉模型准备训练数据。它们在功能和用途上有显著区别，主要体现在标注精度和应用场景上。
核心区别总结
| 特性 | Labelme | LabelImg |
|---|---|---|
| 主要标注类型 | 多边形 (Polygon)，支持像素级精确标注 | 矩形框 (Bounding Box)，即目标检测框 |
| 标注精度 | ⭐⭐⭐⭐⭐ 非常高（可标注任意不规则形状） | ⭐⭐⭐ 中等（仅限于矩形区域） |
| 典型用途 | 图像分割（语义/实例/全景分割）、精细轮廓标注 | 目标检测（如 YOLO、SSD、Faster R-CNN） |
| 输出格式 | JSON 文件（包含顶点坐标、标签、图像信息等） | XML (Pascal VOC) 或 TXT (YOLO 格式) |
| 适合任务 | 需要区分物体内部细节或复杂边界的场景 | 只需定位物体大致位置的场景 |
详细对比说明
1. 标注方式不同
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Labelme：
- 使用多边形标注，你可以用鼠标点击物体边缘的多个点来描绘其精确轮廓。
- 例如：标注一只猫，你可以沿着它的耳朵、尾巴、四肢精确画出整个外形。
- ✅ 优势：适合需要像素级精度的任务，如医学图像分割、遥感图像分析。
- ❌ 缺点：标注速度慢，工作量大。
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LabelImg：
- 使用矩形框（bounding box） 标注，只需框住目标物体即可。
- 例如：标注一辆车，只需要一个能包含整辆车的矩形框。
- ✅ 优势：标注速度快，适合大规模目标检测数据集。
- ❌ 缺点：无法处理重叠物体或不规则形状的精细分割。
2. 输出文件格式不同
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Labelme 输出
.json文件，内容结构化，包含：{"shapes": [{"label": "cat","points": [[x1,y1], [x2,y2], ...],"shape_type": "polygon"}],"imagePath": "cat.jpg" }后续可通过脚本转换为 COCO、VOC 等格式。
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LabelImg 默认输出
.xml（Pascal VOC 格式），也可选.txt（YOLO 格式）：<object><name>car</name><bndbox><xmin>100</xmin><ymin>80</ymin><xmax>300</xmax><ymax>200</ymax></bndbox> </object>
3. 适用深度学习任务
| 模型类型 | 推荐工具 |
|---|---|
| U-Net, Mask R-CNN, DeepLab（图像分割） | ✅ Labelme |
| YOLO, SSD, Faster R-CNN（目标检测） | ✅ LabelImg（更快更直接） |
| 关键点检测 / 实例分割 | ✅ Labelme（可结合点标注） |
如何选择？
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✅ 选 Labelme 如果：
- 你需要做图像分割任务。
- 物体边界不规则（如云朵、肿瘤、河流）。
- 要求高精度标注，不能容忍背景噪声被包含在内。
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✅ 选 LabelImg 如果：
- 你只关心物体是否出现及其大致位置（如自动驾驶中的车辆检测）。
- 数据量很大，追求标注效率。
- 使用 YOLO 等主流目标检测框架训练模型。
小贴士
- 两者可以结合使用：先用
LabelImg快速打框，再用Labelme对关键区域进行精细分割。 - 安装都很简单，都支持通过
pip安装：pip install labelme # Labelme pip install labelimg # LabelImg
总结一句话
🔲 **LabelImg 是“画框”工具，适用于目标检测；
🟧 Labelme 是“描边”工具，适用于图像分割。
根据你的模型需求选择合适的工具，能极大提升数据准备效率！