利用目标检测标注工具labelImg制作PASCAL VOC数据集
2018年12月16日 2018年12月22日
LabelImg是一个图形图像注释开源工具。-> github
它是用Python编写的，并使用Qt作为其图形界面。
注释以PASCAL VOC格式保存为XML文件，这是ImageNet使用的格式，它也支持YOLO格式
open https://github.com/tzutalin/labelImg/releases
releases有windows版本的下载
解压出来data目录下有个predefined_classes.txt文件，我们可以在里面修改标签
创建文件夹：
按照VOC数据集的要求，创建以下文件夹
Annotations：用于存放标注后的xml文件
ImageSets/Main：用于存放训练集、测试集、验收集的文件列表
JPEGImages：用于存放原始图像，注意图片的格式必须是jpg格式的（你自己的图片文件）
把JPEGImages目录下的原始图片全部重命名类似这样：001.jpg , 002.jpg … C++，python，matlab代码
标注数据
双击运行“labelImg.exe”，点击“file”切换数据集为PASCAL VOC，目前默认为PASCAL VOC 。
点击“Change Save Dir”选择“Annotations”文件夹作为xml数据目录
然后点击左侧的工具栏“Open Dir”按钮，选择刚才的JPEGImages文件夹。
右击图片点击“Create/nRwctBox”把要标注的对象框出来，然后选择对应的标签，我这里是“hand”再点“ok”,
最后点击“Save”保存，xml数据自动生成在“Annotations”目录下。
点击“Nex Image”把所有要标注的图片如些反复（long a time……）
