在目标检测领域，数据标注是至关重要的一环。为了提升模型的准确率和泛化能力，高质量的标注数据集是必不可少的。而roLabelImg作为一款专门用于标注旋转框的工具，为处理复杂场景下的目标检测提供了极大的便利。本文将详细介绍roLabelImg的安装步骤和使用方法，并配以相应的图示，帮助读者快速上手。
一、roLabelImg简介
roLabelImg是基于LabelImg改进而来的一款图像标注工具，它特别支持旋转框的标注，这对于检测倾斜或旋转目标尤为重要。roLabelImg使用Python编写，界面友好，操作便捷，非常适合用于标注目标检测任务所需的数据集。
二、安装roLabelImg
2.1 环境准备
在安装roLabelImg之前，需要确保你的计算机上已经安装了Python环境。此外，由于roLabelImg依赖Qt5，因此还需要安装PyQt5库。以下是环境准备的具体步骤：
- 安装Python：建议安装Python 3.x版本，可以从Python官网下载并安装。
- 安装Anaconda（可选）：Anaconda是一个流行的Python科学计算平台，它集成了大量科学计算的库，并提供了包管理和环境管理的功能。安装Anaconda可以简化后续库的安装过程。
- 安装PyQt5和lxml：在命令行中输入
pip install PyQt5,lxml命令来安装PyQt5和lxml。
2.2 下载与安装roLabelImg
由于roLabelImg不是通过pip直接安装的，我们需要从其官方源码进行安装。以下是安装步骤：
- 下载源码：访问roLabelImg的GitHub页面，下载最新的源码包。
- 解压源码：将下载的源码包解压到合适的位置。
- 配置环境：打开命令行或终端，进入到解压后的源码目录。确保已经安装了PyQt5和其他必要的库。
- 编译资源文件：在源码目录中，找到
resources.qrc文件，并使用pyrcc5命令将其编译为Python模块。在命令行中输入pyrcc5 -o resources.py resources.qrc。
- 运行roLabelImg：在命令行中，输入
python roLabelImg.py来启动roLabelImg。界面和labelImg、labelme相类似；
2.3 注意事项
- 如果在安装过程中遇到
NameError: name 'codecs' is not defined等错误，可能是因为Python脚本的编码问题。请确保roLabelImg.py文件的开头包含正确的编码声明，如#!/usr/bin/env python，并检查其他可能的编码问题。
- 确保Python环境和库的安装路径不包含中文或特殊字符，这可能会导致无法识别路径的问题。
三、使用roLabelImg
3.1 基本界面介绍
启动roLabelImg后，你将看到一个简洁的标注界面。界面主要分为以下几个部分：
- 菜单栏：包含文件操作、标注设置等功能。
- 工具栏：提供打开文件夹、创建矩形框、保存标注等快捷操作。
- 图像显示区：显示待标注的图像。
- 状态栏：显示当前图像的信息和标注状态。
3.2 标注流程
- 打开文件夹：点击菜单栏的“File”->“Open Dir”，选择包含待标注图像的文件夹。
- 导入图像：roLabelImg会自动加载文件夹中的图像。
- 创建标注框：
- 点击工具栏的“Create RectBox”按钮，或者按快捷键（通常是
W）开始标注。
- 使用鼠标左键在图像上拖动，创建一个矩形框来标注目标。
- 右键点击矩形框的角点，可以改变其宽度、高度或角度。
- 选择类别：在弹出的类别选择框中，选择目标所属的类别。如果类别不存在，可以在输入框中输入新的类别名称。
- 保存标注：完成标注后，可以通过菜单栏的“File”->“Save”来保存标注信息。roLabelImg会将标注信息保存为XML文件，并与图像文件同名。
3.3 快捷键与常用操作
roLabelImg提供了一系列快捷键来加速标注过程，以下是一些常用的快捷键：
W：开始标注。A：切换到上一张图像。D：切换到下一张图像。Ctrl + S：保存当前改动。Ctrl + D：复制当前标签和矩形框。Space：将当前图像标记为已验证。- 方向键：移动选定的矩形框。
Ctrl + +/Ctrl + 滚轮向前
具体参考官方文档：https://github.com/cgvict/roLabelImg
