Labelme安装教程（附Anaconda安装教程）

最新推荐文章于 2025-11-17 15:53:13 发布
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#python #开发语言 #conda

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安装版本说明：

anaconda：24.5.0

anaconda自带python环境：3.12.4

labelme：3.16.2

labelme内的python环境：3.8

安装labelme之前需要安装anaconda，如果已经安装完的可以跳过anaconda安装，注意版本是否适配。

一、Anaconda安装步骤

1、下载anaconda安装包

选择下载2024.06-1版本的镜像

Index of /anaconda/archive/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror

2、安装anaconda

打开下载好的安装包，双击运行。前面我们一直确认next即可。这里我们选择all user。

选择安装路径，这里最好选择自己的路径。

这里我们只选择第二

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它能最大程度地避免环境问题，让安装过程一帆风顺。
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前言 labelme可对图像进行标注，包括多边形，矩形，线，点和图像级标注。 它是用Python编写的，并使用Qt作为其图形界面。 详细内容见https://github.com/wkentaro/labelme。 在Windows上的安装 首先安装Anaconda，可以安装Python2.7版本或Python3.6版本。 下载连接为：https://www.anaconda.c...
windows下labelme安装并使用教程
wahahaha116的博客
10-05 5593
Windows下安装labelme需要借助Anaconda环境，安装很简单。先进入官网，然后点击Windows系统版本。打开安装好的Anaconda环境。安装完成后，会提示你激活环境；如果太慢，换清华源下载。
windows 可以直接使用的标注软件Labelme.exe
12-31
最近碰上了YOLO，正好需要标注，记录一下下载的这个常用的标注软件labelme. windows可以直接打开使用的labelme.exe
Labelme V5.3.1 双击即可使用
02-27
Labelme是一款广泛应用于计算机视觉领域的开源图像标注工具。 是一款由麻省理工学院（MIT）开发的开源图像标注工具，主要用于计算机视觉领域的数据标注工作。它支持多种任务，包括目标检测、语义分割、实例分割等，适合研究人员和开发者快速构建定制化的标注数据集。 多类型标注：可用多边形、矩形、圆形、点、线等工具标注图像，满足不同任务需求（如分割用多边形，检测用矩形）。 灵活输出：标注结果保存为 JSON 文件，包含标签名称、坐标、图像尺寸等信息，便于后续处理 应用场景： -目标检测：通过在图像上标注目标边界框，训练检测模型如YOLO、Faster R-CNN等。 - 语义分割：利用多边形标注实现像素级别的分类，适用于语义分割模型如Mask R-CNN的训练。 - 实例分割：对于同一类别的不同对象，Labelme可以区分并标注，适合实例分割模型的训练。 - 道路场景分析：在自动驾驶领域，Labelme可用于标注路面、车辆、行人等关键元素，助力智能驾驶算法的开发。 - 医学影像分析：在医疗图像处理中，Labelme可以辅助医生标注病灶区域
Labelme的安装与使用教程
Limiiiing的博客
08-15 3万+
6️⃣创建多边形：这一个功能是最重要的，选择了一张图像后便可以进行标注，选择这个功能后即可这对界面中显示的图像进行分割标注，注意标注点要尽可能贴合目标，也可以使用快捷键。1️⃣打开：只打开一张图像进行标注，建议通过第二个功能打开包含图像的文件夹，进行标注。2️⃣打开目录：点击后会弹出一个窗口，选择一个文件夹，文件夹中包含要进行标注的图像。3️⃣上一幅：在打开目录的情况下，点击后可切换到上一张图片，也可以使用快捷键。4️⃣下一幅：在打开目录的情况下，点击后可切换到下一张图片，也可以使用快捷键。
labelme的安装教程
qq_42731393的博客
01-29 1万+
labelme是一种功能强大的标注软件，可以标注矩形框，多边形框，点，直线等 我们安装labelme软件有以下步骤： 1.使用Annoconda创建虚拟环境 conda create -n labelme python=3.7 activate labelme 2.安装相关的包 pip install pyqt pip install labelme 3.启动labelme 并标注： 在labelme的虚拟环境中键入labelme就会启动labelme可视化标注软件 4.我们使用点来标注车道线。 用
labelme安装（通过anaconda)
关注工业机器人应用
06-14 866
总结：现在版本越来越多，很多更新，对最新的更改一下。选择3.6.13版本，然后运行。使用上面命令加速一下。
Labelme安装教程详细版！
DanielMacieJay的博客
03-18 2026
在E:\anaconda3\envs\label\Lib\site-packages\labelme\ai（每个人anaconda环境不一样对应 的也不一样）把其中的text_to_annotation.py中的代码全部替换成我们的代码。创建多边形：这一个功能是最重要的，选择了一张图像后便可以进行标注，选择这个功能后即 可这对界面中显示的图像进行分割标注，注意标注点要尽可能贴合目标，也可以使用快捷键w。打开目录：点击后会弹出一个窗口，选择一个文件夹，文件夹中包含要进行标注的图像。3.安装pillow库。
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08-30
- *1* [使用Anaconda安装labelme](https://blog.youkuaiyun.com/Titanicw/article/details/127532441)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_...
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安装步骤 用pip安装labelme标定工具（默认安装了Python）： 在命令窗口输入： pip install labelme 安装好后，直接在命令行输入labelme就可以打开 labelme打开界面如图： 如果上述步骤安装不成功可按照该博客步骤尝试： https://blog.youkuaiyun.com/CAUC_learner/article/details/99655776?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-OPENSEARCH-9.
Labelme标注工具安装及使用
CITY_OF_MO_GY的博客
09-02 6213
训练自己的计算机视觉模型，怎么少的了数据标注工具的加持，labelme可用于目标检测、关键点检测等多种视觉任务的数据标注，是一个比较优秀的开源标注工具；接下来我就以关键点标注为例，演示一下labelme从安装到使用的全部流程。这里我使用的是MacOS系统的电脑，其他系统也是大同小异，Windows的话直接有免安装的exe可执行文件，无需自己安装；3、标注完成后点击保存，会生成一个和图片名称相同的json文件，该文件就是该图片的标签。2、 安装labelme。3、运行Labelme。
标注工具Labelme安装教程
Unremitting__的博客
07-07 6096
1、没有安装anacode的建议先安装anacode，anacode安装教程在此不做赘述 2、在anacode创建labelme环境，使用的是python3.6版本，命令行如下所示： conda create --name=labelme python=3.6 3、因为是图形界面，需要安装Qt5,所以进入创建的环境使用：conda activate labelme 然后使用 pip install pyqt5 命令行安装 Qt5 4、然后使用 pip install labelme 安装labelme
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1、安装Anaconda 2、进入Anaconda文件夹下 3、输入conda create --name=labelme python=3.5 4、输入activate labelme 然后建立的labelme环境就会被激活 5、在此激活的环境下输入pip install pyqt5安装pyqt5 6、pyqt5安装完成后输入...
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