图片标注软件，用于神经网络训练前打标签使用。压缩包内包括安装版与免安装版本，强烈推荐免安装！！！无需配置！！！

用于yolov、voc标注，无任何广告插件安装

detect3.py+Qt,TCPsocket通信，可接收7钟手势识别技术，训练功能已包含，切记训练图片和txt不要命名带中文！

yolov5 7中手势识别，detect3.py可以做通信识别(用Qt项目Tcp Socket接收)，detect3.py可以做视频流的识别 项目已做脱皿处理，训练数据已清除，但\yolov5\runs\train\exp2\weights\last.pt为yolov5l6.pt做600次迭代 希望“友商”赶紧跟上！

labelImg安装包，打开了就会用！。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

LabelImg是深度学习中用来标注图片中物体位置与名称的工具，更简单的打标签的可执行程序，打开既可以使用 注意打开的图片文件不能有中文路径

该资源在labelimg.1.8.1的基础上修改了部分功能： 1. 选中一个box或一个点后，可通过wasd控制其移动 2. 取消花里胡哨的颜色 3. 优化了box选点逻辑（靠近鼠标的优先）

主要针对在faster rcnn上训练自己的数据集，制作pascal VOC格式的数据集，可以直接下载该exe文件，打开就可以直接使用，简直不要太简便，也可以下载源码，自己配置环境，手动安装教程参考链接https://blog.csdn.net/qq_38497266/article/details/95169227

easydl2labelImg easydl数据集导出到labelImg工具 数据集导出并没有官方的api，本工具模拟浏览器下载实现，因官方可能调整相关链接及参数，并不能保证以后一定可用 1 将本代码下载到本地 2 正常登录自己的百度账号，进入物体检测数据集页面 3 使用cookie工具导出当前cookie到cookie.txt文件，格式为 Netscape HTTP Cookie File 4 记下要导出的数据集id备用 代码基于python 3.6，不同版本请自行修改代码调试 参考test.py,一个语句就可以完成数据集的导出（参数为数据集id和labelImg数据目录，labelImg目录需要预先建好） 代码调用方式(参考test.py) import easydl2labelImg easydl2labelImg.downloaddateset(20076,r"C:\Users\K

目标检测类任务必备打标签工具 labelImg 最新版的打标签工具（windows版） 欢迎下载