win10 搭建 labelImg 标注环境

最新推荐文章于 2025-11-24 17:02:30 发布
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#神经网络 #机器学习 #深度学习 #pytorch #边缘计算

本文指导如何在Windows下安装Python 3.6.5，设置权限，并通过Gohlke库安装pip、PyQt5、lxml和wheel。随后进行labelImg测试，强调使用英文路径的重要性。

1.python3.6.5安装
设置权限，包括：
python 路径
python3.exe
-> user部分，除特殊权限外，全选中

2.安装pip 21.0.1
https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#lxml

3.安装PyQt5
https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#lxml

4.安装wheel
https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#lxml

5.执行labelImg测试
备注：不要使用中文路径
 

https://edu.youkuaiyun.com/lecturer/6431

labelme、labelimg的安装及使用（含格式转换：json转png）
悠眠小虫的博客
04-02 4236
labelme和labelimg都是图像标注工具，它们在机器学习和计算机视觉领域的数据准备阶段扮演着重要的角色。这些工具的主要目的是帮助用户为图像数据集创建标签，这些标签随后可以用于训练机器学习模型，以识别和理解图像中的对象、场景和活动等。labelmelabelme是一个开源的图像标注工具，它支持多种类型的标注，包括矩形框、多边形、点、线和圆形等。它提供了一个用户友好的界面，允许用户通过简单的点击和拖动来创建标注。
yolov5标注、环境搭建与训练
m0_58918581的博客
05-13 1962
出现类似下图的结果代表证在训练中，训练结束后的模型将存储在D:\yolov5-7.0\runs\train\exp\weights\best.pt中。此时 Anaconda PowerShell Prompt中的（base）变更为（lablelimg）代表激活成功，并已进入到此虚拟环境。1.在Anaconda PowerShell Prompt中运行以下命令（确保在yolov5-7.0根目录下）7.打开yolo源码中的requirements.txt文件，并将下面的内容替换到文件中并保存。
Labelimg环境配置及标注【超详细】
magicnnonn的博客
05-30 2078
一、下载Anaconda 3 进入Anaconda官网，链接：Anaconda官网，进入后界面如图，点击Download下载。 二、配置Labelimg环境 安装好Anaconda 3后，按住win+R键，打开cmd控制台。 创建虚拟环境，输入命令：conda create -n labelimg python=3.6 按下回车，输入Y安装虚拟环境，静静等待环境安装，如图： 安装好后，如下图： 接下来开始装labelimg库，输入命令：pip install labelimg，回车开始安装。 如
【数据标注】详解使用 Labelimg 进行数据标注的 Conda 环境搭建与操作流程
qq_75276144的博客
07-28 1318
本文介绍了使用Conda为LabelImg创建独立环境的完整流程。首先解释了独立环境能避免依赖冲突的优势，然后详细演示了从检查Conda安装、创建Python3.9环境到安装LabelImg的具体步骤。最后提供了LabelImg的基本使用教程，包括启动方法、标注操作快捷键以及PascalVOC/YOLO格式转换说明。通过这套标准化流程，开发者可以快速搭建稳定的图像标注环境，为计算机视觉项目做好准备。
labelimg-windows离线安装包：离线环境下的高效图像标注工具
gitblog_06785的博客
05-27 918
labelimg-windows离线安装包：离线环境下的高效图像标注工具 【下载地址】labelimg-windows离线安装包 labelimg是一款专为深度学习项目设计的图像标注工具，特别适合在离线环境下使用。此离线安装包支持Win10操作系统，无需网络连接即可轻松安装。软件界面简洁友好，操作直观，用户能够快速上手并...
Yolo数据标注工具labelImg和多边形标注工具labelme的下载安装使用
分享计算机视觉，C++，网络摄像头研发，音视频开发，嵌入式等知识。
11-20 2602
如果在conda中安装新版labelme失败，则使用下面的方法安装。直接双击exe文件点开即用，下载后，发个快捷方式到桌面就可了。选择windows_v1.8.1.zip，下载并解压，我的ubuntu22.04下载此助手打不开。python3.8.3版本亲测可行。在左上角的文件选项中。
使用labelimg进行数据集的标注
weixin_45532178的博客
04-06 722
学习记录，不喜勿喷，谢谢。 anaconda对小白非常的友好，所以我选择了它来搭建环境 Anaconda的下载安装 资源包的网盘链接： https://pan.baidu.com/s/1PRqL-f9Hwhgk0JQfc9xeXw 提取码：guil 也可从官网下载：https://www.anaconda.com/distribution/ （一般都是下载python3.7和64位） 下载完成之后打开 点击next 点击 I Agree 点击next 选择安装目录 （不一定要装在c盘） 点击nex
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接下来我们符号化一下表示，首先将x和y放在一起，x表示某张图片的特征向量，y表示分类结果，将所有的样本图片和与其对应的分类结果放在一块，即可组成数量为m的训练集，然后将所有x特征向量按列依次放入一个矩阵中即可组成一个X，表示待分类的图片特征数据矩阵，在Python语言中X.shape = (nx,m)，分类完成后，结果矩阵Y，表示所有分类结果数据，在Python语言中Y.shape = (1,m)。一个神经网络的计算都是按照前向或反向传播过程来实现的，首先计算出神经网络的输出，紧接着进行一个反向传输操作。
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