就是在这个软件里面看如何查找我以前标注的txt文件的标签

### 如何在 LabelImg 查找之前标注的 TXT 文件标签 当使用 LabelImg 处理基于 `.txt` 格式的标注文件时，可能会遇到无法正常加载已有标注框的问题。以下是几种可能的原因及解决方案： #### 原因一：缺少 `classes.txt` 如果曾经删除了用于定义类别的 `classes.txt` 文件，则可能导致软件无法识别原有的标注信息[^1]。这是因为 YOLO 等框架依赖此文件来映射索引号至实际类别名称。 ##### 解决方案 重新创建一个包含所有曾用过的分类项清单的 `classes.txt` 放置于相应目录下。每一行代表一种不同的物品种类，顺序需保持一致性以便匹配原始数据集中的编号体系。 #### 原因二：未设置正确的保存路径 即使存在有效的 `classes.txt`，还需要确保在 LabelImg 用户界面内的“Change Save Dir”选项指向存放这些文本型注解的实际位置。只有这样程序才能正确读取外部资源从而渲染内部视图组件。 #### 自动化脚本辅助排查 考虑到手动调整配置仍可能出现遗漏情况，这里给出一段简单的 Python 脚本来帮助验证现有 txt 文件的内容准确性以及其与 classes 映射关系是否吻合: ```python def check_txt_annotations(txt_dir, classes_file): with open(classes_file, 'r') as f: class_map = {i: line.strip() for i, line in enumerate(f.readlines())} issues_found = False for filename in os.listdir(txt_dir): if not filename.endswith('.txt'): continue full_path = os.path.join(txt_dir, filename) try: with open(full_path, 'r') as file: lines = file.readlines() for line in lines: parts = line.split() # Check first element is an integer index within bounds of known classes. cls_idx = int(parts[0]) if cls_idx >= len(class_map) or cls_idx < 0: print(f"Incorrect class index '{cls_idx}' detected in {filename}.") issues_found = True except Exception as e: print(f"Error processing {full_path}: ", str(e)) issues_found = True return not issues_found # Usage example assuming appropriate directories and filenames provided by user input etc... result = check_txt_annotations('/path/to/txt/files', '/path/to/classes.txt') if result: print("All annotations appear to be consistent.") else: print("Some annotation inconsistencies were discovered; please review logs above.") ``` 以上代码能够扫描指定文件夹下的每一个 .txt 注释档案，并依据给定的 classes 定义表检验其中所记载的目标类型编码值范围合理性。若有异常则输出具体提示消息供进一步诊断之用。 --- ### 总结 综上所述，要在 LabelImg 正确显示出以前以纯文本形式储存下来的标记物件的关键在于两点：一是保证有一个准确反映项目需求状况的新版 classes 描述文档；二是明确告知应用程序应该去哪里寻找那些关联起来的元资料记录。只要妥善解决了这两个方面的事情，就能顺利达成目的。