从LabelImg到Label Studio：图像标注工具的终极选择指南

你是否还在为数据标注效率低下而烦恼？面对众多标注工具不知如何选择？本文将深入剖析曾经风靡一时的LabelImg及其生态系统，并对比当前主流替代方案，帮助你找到最适合的图像标注工具。读完本文，你将了解：LabelImg的核心功能与局限性、Label Studio的优势、如何无缝迁移以及不同场景下的工具选择策略。

LabelImg简介：曾经的图像标注利器

LabelImg是一款由Tzutalin开发的图形化图像标注工具，采用Python语言编写，使用Qt框架构建图形界面。它主要用于创建PASCAL VOC格式的XML标注文件，这是ImageNet等计算机视觉项目常用的格式。此外，LabelImg还支持YOLO和CreateML等其他标注格式。

LabelImg的核心特点包括：

• 简洁直观的用户界面，易于上手
• 支持矩形框标注
• 多种标注格式导出
• 可自定义预定义类别
• 丰富的快捷键支持

LabelImg的核心功能解析

支持的标注格式

LabelImg支持三种主要的标注格式，满足不同深度学习框架的需求：

1. PASCAL VOC格式：这是LabelImg的默认格式，生成XML文件，包含图像尺寸、物体类别、边界框坐标等信息。相关实现代码可查看libs/pascal_voc_io.py。

2. YOLO格式：生成纯文本文件，每行代表一个物体，包含类别索引和归一化的边界框坐标。实现代码见libs/yolo_io.py。

3. CreateML格式：苹果公司的机器学习框架格式，实现代码在libs/create_ml_io.py。

这些格式的转换和写入逻辑集中在libs/labelFile.py中，通过不同的Writer类实现。

预定义类别设置

LabelImg允许用户自定义预定义类别，只需编辑data/predefined_classes.txt文件。默认类别包括：

dog
person
cat
tv
car
meatballs
marinara sauce
tomato soup
chicken noodle soup
french onion soup
chicken breast
ribs
pulled pork
hamburger
cavity

快捷键一览

LabelImg提供了丰富的快捷键，以提高标注效率：

快捷键	功能描述
Ctrl + u	从目录加载所有图像
Ctrl + r	更改标注保存目录
Ctrl + s	保存标注
Ctrl + d	复制当前标签和矩形框
Space	将当前图像标记为已验证
w	创建矩形框
d	下一张图像
a	上一张图像
del	删除选中的矩形框
Ctrl++	放大图像
Ctrl--	缩小图像
↑→↓←	移动选中的矩形框

LabelImg的局限性与挑战

尽管LabelImg曾经广受欢迎，但随着计算机视觉领域的快速发展，它逐渐显露出一些局限性：

1. 功能单一：仅支持矩形框标注，无法满足分割、关键点等复杂标注需求。

2. 不支持团队协作：缺乏多人协作标注和版本控制功能。

3. 活跃开发停止：根据项目README，LabelImg已不再积极开发，而是成为Label Studio社区的一部分。

4. 效率瓶颈：对于大规模数据集，标注效率较低，缺乏自动化辅助功能。

5. 格式限制：虽然支持多种格式，但无法应对不断涌现的新格式需求。

Label Studio：LabelImg的理想替代方案

LabelImg的开发停止并不意味着其理念的终结。Label Studio作为LabelImg的官方替代方案，继承了简洁易用的特点，同时扩展了更多强大功能。

Label Studio是一个开源的数据标注平台，支持图像、文本、音频、视频等多种数据类型的标注。它不仅包含了LabelImg的所有功能，还提供了更多高级特性：

Label Studio相比LabelImg的优势

1. 多模态支持：不仅支持图像标注，还能处理文本、音频、视频等多种数据类型。

2. 丰富的标注类型：除了矩形框，还支持多边形、关键点、分割、OCR等多种标注方式。

3. 团队协作功能：支持多人同时标注，带有审核流程和版本控制。

4. 自动化辅助标注：集成机器学习模型，提供预标注和主动学习功能。

5. 自定义界面和工作流：可根据项目需求定制标注界面和流程。

6. API和集成能力：提供REST API，便于与其他系统集成。

7. 持续活跃开发：作为Label Studio社区的一部分，拥有活跃的开发团队和社区支持。

从LabelImg迁移到Label Studio的步骤

如果你正在使用LabelImg，迁移到Label Studio非常简单：

1. 安装Label Studio

pip install label-studio

2. 启动Label Studio

label-studio

3. 创建新项目

在Label Studio界面中，点击"Create Project"，输入项目名称和描述。

4. 导入LabelImg标注数据

Label Studio支持直接导入PASCAL VOC格式的标注数据，只需将LabelImg生成的XML文件和图像一起导入即可。

5. 配置标注界面

根据需要选择标注类型（如矩形框、多边形等），配置标签列表。

6. 开始标注

Label Studio的界面设计与LabelImg有相似之处，熟悉LabelImg的用户可以快速上手。

LabelImg与替代方案的详细对比

为了帮助你做出最佳选择，我们将LabelImg与Label Studio及其他主流标注工具进行详细对比：

特性	LabelImg	Label Studio	VGG Image Annotator	CVAT
支持数据类型	图像	图像、文本、音频、视频等	图像	图像、视频
标注类型	矩形框	矩形框、多边形、关键点、分割等	矩形框、多边形、关键点等	矩形框、多边形、关键点、分割等
协作功能	无	有	无	有
自动化标注	无	有	无	有
格式支持	PASCAL VOC, YOLO, CreateML	多种格式	多种格式	多种格式
易用性	高	中高	中	中高
自定义程度	低	高	中	高
活跃开发	否	是	是	是
学习曲线	平缓	中等	平缓	中等

不同场景下的工具选择建议

个人项目或小型数据集

如果你的需求简单，只需要基本的矩形框标注，并且习惯了LabelImg的界面，继续使用LabelImg是一个选择。但考虑到其不再更新，建议尝试Label Studio，它提供了相似的用户体验，同时功能更强大。

企业级应用或大型数据集

对于企业级应用或大型数据集，Label Studio是更好的选择，尤其是需要团队协作、复杂标注类型或自动化辅助的场景。

学术研究项目

学术研究项目可以根据具体需求选择。如果需要快速标注并且格式要求简单，LabelImg足够使用；如果需要多种标注类型或与最新模型集成，Label Studio更合适。

特定领域应用

在医学影像、卫星图像等特定领域，可能需要更专业的工具。例如，CVAT在视频标注方面有优势，而Label Studio在NLP和多模态数据标注方面表现突出。

总结与展望

LabelImg作为一款轻量级图像标注工具，曾经在计算机视觉领域发挥了重要作用。然而，随着数据标注需求的不断增长和复杂化，它已经无法满足现代标注任务的需求。Label Studio作为其官方替代方案，在保留简洁易用特点的同时，提供了更丰富的功能和更强的扩展性。

无论你是个人研究者还是企业团队，选择合适的标注工具都至关重要。Label Studio凭借其多模态支持、协作功能和自动化辅助，成为了当前最全面的数据标注平台之一。如果你还在使用LabelImg，不妨尝试迁移到Label Studio，体验更高效、更灵活的标注流程。

随着人工智能技术的发展，数据标注工具将继续进化，未来可能会集成更多AI辅助功能，进一步提高标注效率。无论工具如何变化，选择最适合项目需求的工具，始终是提高标注质量和效率的关键。

你使用过哪些图像标注工具？有什么独特的使用技巧或心得？欢迎在评论区分享你的经验！