[라즈베리파이 4] yolo 모델 이미지 라벨링하기

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본 포스팅은 성격이 급해서 프로젝트를 진행하면서 그때그때 정리를 하지 못하고
또 대략적인 프로젝트가 마무리되는 현시점에서 한번에 몰아서 그동안의 과정들을 정리하는 것임

labelImg로 원하는 데이터셋을 yolo 포맷으로 라벨링하기

본인이 원하는 이미지를 모델에 학습시키기 위해서는 이미지에 데이터를 라벨링할 줄을 알아야 한다.

yolo모델을 학습시키기 위해 labelImg라는 이미지 라벨링 툴을 사용하였는데, 설치하기도 간편하고 사용하기도 간편한 툴이다.

1. 설치

$ pip install labelImg

2. 실행

$ labelImg

딸기가 익었는지, 덜익었는지 딸기상태를 라즈베리파이가 파이카메라로 실시간 상태 인식을 위한 프로젝트를 진행중이기 때문에 딸기이미지를 크롤링한 뒤 라벨링을 해주었다.

이미지 좌측 빨간네모박스를 보면
1. 이미지 데이터 디렉터리 열기
2. 라벨링할 포맷 지정 ( 확인 필수 )
3. ROI 지정 ( 단축키 : w )
4. 클래스 이름을 정해주고 라벨링을 한 뒤 꼭 저장을 해야함 ( 단축키 : Cntl + S )

3. labelImg 단축키 모음이다.

단축키	실행 내용
Ctrl + u	Load all of the images from a directory
Ctrl + r	Change the default annotation target dir
Ctrl + s	Save
Ctrl + d	Copy the current label and rect box
Space	Flag the current image as verified
w	Create a rect box
d	Next image
a	Previous image
deㅣ	Delete the selected rect box
Ctrl + +	Zoom in
Ctrl - -	Zoom out
↑, →, ↓, ←	Keyboard arrows to move selected rect box

4. 결과

저장을 하면 클래스명이 기록된 classes.txt 파일과, 클래스와 ROI의 각 모서리의 좌표가 기록된 이미지파일과 동일한 이름의 텍스트파일이 생성된다.