labelimg는 이미지 데이터셋에 대한 객체 검출용 박스를 지정할 수 있는 툴입니다.

이 예제에서는 labelimg를 사용하여 강아지 이미지에 대한 객체 검출용 박스를 지정하는 방법을 알아보겠습니다.

설치 방법

1. 우선 Python을 설치하세요.
2. 다음 명령어를 사용하여 PyQt5를 설치하세요.

pip install pyqt5

1. 소스 코드를 다운로드하고 압축을 해제하세요.

사용 방법

1. 터미널에서 다음 명령어를 실행하여 labelimg를 실행하세요.

python labelImg.py

1. 화면 좌측 상단의 폴더 아이콘을 클릭하여 이미지가 저장된 폴더를 선택하세요.
2. 이미지가 로딩된 후 좌측 상단의 종류 설정 메뉴에서 “PascalVOC”를 선택하세요.
3. 좌측 상단의 도구바에서 검출할 객체의 클래스를 선택하세요.
4. 이미지에서 객체를 검출할 때마다 마우스를 사용하여 박스를 그리세요.
5. 박스를 그린 후, 우측 하단의 “Save” 버튼을 클릭하여 박스 정보를 저장하세요.

결과 확인

저장된 박스 정보는 XML 형식으로 저장되며, 객체의 클래스, 위치, 크기 등의 정보가 포함됩니다. 이 정보는 후속 작업을 위해 사용될 수 있습니다.

이 예제를 통해 labelimg를 사용하여 객체 검출용 박스를 지정하는 방법을 알아보았습니다. labelimg는 간편하게 객체 검출용 데이터셋을 구성할 수 있는 툴로서, 컴퓨터 비전 및 딥러닝 프로젝트에 유용하게 사용될 수 있습니다.

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