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视频数据集准备

video = cv2.VideoCapture("./BVN.mp4")
num = 0
# 计数器
save_step = 30 # 间隔帧
while True:rel, frame = video.read()if not ret:breaknum += 1if num % save_step == 0:cv2.imwrite("./demo images/" + str(num) + ".jpg", frame)

lableimg的安装

https://blog.csdn.net/weixin_42514750/article/details/146246551(这里面配置的不错)
需要注意的是git clone https://github.com/tzutalin/labelImg.git去下载labelimg的时候会报错

https://blog.csdn.net/m0_64854963/article/details/139210169（这个链接给出了解决的办法）

然后用git从网上把labelimg包文件下载好以后运行下面的部分就可以了，之前的教程里面
导入什么PyQt5还有pillow等（注意导到那个python解释器里面，就用那个解释器运行）

前面的python3是我指定的python版本，后面是要运行的程序，用pip导入包也是要制定python解释器的，但是多了一个参数-m，例如/usr/local/bin/python3 -m pip install lxml

需要注意的是第一步打开目录选择你要帮助的数据，第二步更改存放目录（目的是把结果保存在这个文件夹），点击查看，选择自动保存模型



就会生出和图像名字一样相同txt文件，txt文件第一个是15代表了在classes.txt文件中的第几个类


这个数据集就是已经标注好了