如何正确标注YOLOv11 OBB训练数据？

Question

**如何在使用LabelImg或VIA等工具标注YOLOv11 OBB数据时，正确表示旋转目标边界框？** YOLOv11 OBB（Oriented Bounding Box）要求训练数据中每个目标使用带角度的旋转框进行标注，而非传统的水平框（HBB）。然而，当前主流标注工具如LabelImg和VIA默认仅支持矩形框标注，不直接支持旋转框格式。因此，一个常见的技术问题是：如何在这些工具中正确标注旋转框，并将其转换为YOLOv11 OBB所需的（x_center, y_center, width, height, angle）格式？这涉及到标注工具的选择、插件扩展、数据格式转换及角度单位的统一等多个关键步骤。

Answer 1

如何在使用 LabelImg 或 VIA 等工具标注 YOLOv11 OBB 数据时，正确表示旋转目标边界框

一、问题背景与技术挑战

YOLOv11 引入了 OBB（Oriented Bounding Box）机制，以提升对旋转目标（如倾斜的车辆、飞机等）的检测精度。传统的标注工具如 LabelImg 和 VIA 仅支持水平边界框（HBB）标注，不直接支持旋转框的绘制与导出。

这意味着在使用这些工具时，需要通过扩展功能、格式转换、角度处理等手段，来满足 YOLOv11 OBB 所需的五元组标注格式：(x_center, y_center, width, height, angle)。

二、主流工具现状分析

• LabelImg：基于 PyQt 的图像标注工具，支持 VOC XML 格式，但不支持旋转框。
• VIA（VGG Image Annotator）：基于网页的标注工具，支持多边形标注，但默认也不支持旋转矩形。

三、解决方案路径

为实现旋转框标注，通常有以下几种技术路线：

1. 使用支持旋转框的替代工具（如 CVAT、Label Studio）。
2. 扩展 LabelImg 或 VIA 功能，添加旋转框插件。
3. 手动标注多边形，后处理转换为旋转框。
4. 使用脚本将标注结果转换为 YOLOv11 OBB 所需格式。

四、使用 LabelImg 的扩展方案

LabelImg 可通过修改源码或使用插件实现旋转框标注。例如：

# 示例：LabelImg 中添加旋转框属性（伪代码）
class RotatedRect:
    def __init__(self, x_center, y_center, width, height, angle):
        self.x_center = x_center
        self.y_center = y_center
        self.width = width
        self.height = height
        self.angle = angle
  

需额外开发图形界面用于角度选择或拖动旋转，同时修改 XML 输出格式，支持角度字段。

五、使用 VIA 进行多边形标注并转换

VIA 支持多边形标注，可通过以下流程转换为旋转框：

1. 在 VIA 中使用 polygon 标注目标轮廓。
2. 导出 JSON 标注文件。
3. 使用 OpenCV 的 minAreaRect 函数拟合最小外接旋转矩形。

import cv2
import numpy as np

# 假设 points 为 VIA 标注的多边形点集
points = np.array([[x1, y1], [x2, y2], ...])
rect = cv2.minAreaRect(points)
(x_center, y_center), (width, height), angle = rect
  

六、数据格式转换详解

YOLOv11 OBB 要求标注格式为归一化的五元组：

• x_center：旋转框中心 x 坐标（相对于图像宽度归一化）
• y_center：旋转框中心 y 坐标（相对于图像高度归一化）
• width：旋转框宽度（归一化）
• height：旋转框高度（归一化）
• angle：旋转角度，单位为度或弧度（需统一）

转换公式如下：

x_center = (x_min + x_max) / 2 / image_width
y_center = (y_min + y_max) / 2 / image_height
width = (x_max - x_min) / image_width
height = (y_max - y_min) / image_height

七、角度单位统一与范围处理

OpenCV 返回的角度范围是 [-90, 0)，YOLOv11 OBB 一般接受 [-90, 90) 或 [0, 180)。需统一处理角度范围。

# 将角度转换为 [0, 180)
angle = angle if angle >= 0 else angle + 180
  

或转换为弧度制：

angle_rad = np.deg2rad(angle)
  

八、标注流程总结

标注 YOLOv11 OBB 数据的完整流程如下：

1. 选择标注工具（如 VIA、CVAT）
2. 使用多边形或旋转框标注目标
3. 导出标注数据（JSON 或 XML）
4. 使用 OpenCV 拟合旋转矩形
5. 归一化坐标与角度
6. 保存为 YOLOv11 OBB 所需格式

九、标注工具对比表

工具	支持旋转框	多边形标注	插件扩展能力	推荐指数
LabelImg	否	否	中等	★★☆
VIA	否	是	高	★★★
CVAT	是	是	高	★★★★☆
Label Studio	是	是	高	★★★★

十、流程图展示

graph TD
    A[选择标注工具] --> B{是否支持旋转框?}
    B -- 是 --> C[直接标注旋转框]
    B -- 否 --> D[使用多边形标注]
    D --> E[导出标注数据]
    E --> F[使用OpenCV拟合旋转框]
    F --> G[归一化坐标与角度]
    G --> H[保存为YOLOv11 OBB格式]