yolo_mark适用于图像检测任务的数据集制作，它是yolo2的团队开源的一个图像标注工具，为了方便其他人使用yolo2训练自己的任务模型。在linux和win下都可运行，依赖opencv库。
它来自于下面的项目：https://github.com/AlexeyAB/Yolo_mark。
在windows或linux下都可编译，这里以windows为例。
下载源码https://github.com/AlexeyAB/Yolo_mark，具体编译方法参考里面的ReadMe。下面仅简单说明下。
在Visual StudioIDE中，打开yolo_mark.sln，设置为x64 & Release进行编译。但前提是要先下载好OpenCV并配置Visual Studio。
- (right click on project) -> properties -> C/C++ -> General -> Additional Include Directories:
C:\opencv_3.0\opencv\build\include; - (right click on project) -> properties -> Linker -> General -> Additional Library Directories:
C:\opencv_3.0\opencv\build\x64\vc14\lib;
（1）删除x64/Release/data/img里的原有图片
（2）将你自己的图片放入x64/Release/data/img
（3）将类别名填入x64/Release/data/obj.names，每行一个，要和下一步的classes数目一致。
air
bird
（4）更改 x64/Release/data/obj.data文件里的classes数目，实际有多少个类别就改为多少，要和上一步的x64/Release/data/obj.names里写的类别数目一样。此文件包含了需要标记的物体有几类，训练集和验证集对应的txt文件路径，物体名字，backup是训练生成的权重文件路径。标记只需要修改第一行后面的数字，后面的数字表示标记的物体有几类。 例子：
classes= 2
train = data/train.txt
valid = data/train.txt
names = data/obj.names
backup = backup/
（5）双击x64\Release\yolo_mark.cmd运行打标工具开始打标。
yolo_mark.cmd内部语句为：
yolo_mark.exe data/img data/train.txt data/obj.names标注完成后，会在x64\Release\data\img文件夹下面生成与图片相对应的同名txt文件，
同名txt文件里面为训练需要标注的数据。例子：
0 0.425781 0.645833 0.235938 0.436111
第一个参数是对应的类，后面的四个参数为标记物体归一化后中心位置和尺寸。
打标的YOLO标签的格式为：
<object-class> <x> <y> <width> <height>
x, y是目标的中心坐标，width, height是目标的宽和高。这些坐标是通过归一化的，其中x, width是使用原图的width进行归一化；而y, height是使用原图的height进行归一化。
同时，会在生成x64\Release\data\train.txt文件，里面包含了已经完成标记的图片的路径，比如：
data/img/test_00000000.jpg
data/img/test_00000002.jpg
data/img/test_00000004.jpg
data/img/test_00000006.jpg
data/img/test_00000008.jpg（6）具体打标方法
主界面顶部为图片预览，绿色的小勾表示已有标记或者标记完成。
下面的Object id是你标记对应的类，可以通过键盘上面的快捷键切换。例如你标记的物体名字是：person air bird, 最前面 person 的ID是0，要切换到bird，按下数字键2即可。
在中间部分的大图上，按下鼠标左键拖动，松开左键后会生成上图所示的矩形框，包含类对应的ID，自定义的名字。
快捷键C会清除当前图片上面的所有标记，空格键保存标记信息并切换到下一张。用Esc或者Ctrl + c退出。
对应视频文件，需要先每隔固定帧数截取图片，使用如下命令，即可将截图存放进x64/Release/data/img文件夹中。
yolo_mark.exe data/img cap_video test.mp4 10
注意要将里面的视频文件名字test.mp4改为你自己的文件名，视频文件放在yolo_mark.exe同目录下。命令里的10是指每隔10帧截取一次图片。
运行打标程序时遇到问题：
由于找不到opencv_world453.dll，无法继续执行代码。重新安装程序可能会解决此问题。
这是因为没有安装opencv。
有两种解决办法，如果你觉得你以后还可能要用opencv，那就建议用第二种方法。
第一种方法：把缺少的dll文件放在system32里
参考：OPENCV配置：找不到opencv_worldXXXd.dll的问题。
dll文件需要先下载opencv，再从路径C:\Library\opencv\build\x64\vc15\bin里找到opencv_worldxxx.dll复制到C盘的system32里。
第二种方法：下载完整版的opencv
下载地址：下载opencv。安装的具体方法参考（只需要看需要的那部分即可）：windows下OpenCV的安装配置部署详细教程，并将文件解压在C:\Library\opencv中，然后在系统路径path上添加C:\Library\opencv\build\x64\vc15\bin。
这是open_cv下载地址。