labelImg的安装和使用

本文详细介绍YOLO框架所需图像标注工具LabelImg的安装及使用方法,包括环境配置步骤,如通过Anaconda安装lxml和pyqt,以及如何运行和基本操作LabelImg软件。

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使用yolo等框架做目标检测都会需要一些图像标注的工具,这里详细介绍一下labeling的安装和简单的使用。

1、安装

1.从labeling 的github下载该文件,下图。github链接:https://github.com/tzutalin/labelImg

2.解压到随便一个盘下或者桌面。开始配置环境, 这里有两种方法环境配置:

第一使用Anocanda,在Anocanda环境下安装lxml和pyqt。我们如果安装了Anocanda,在自己windows上找出并点击下图中的Anocanda Prompt,进入环境,输入conda list 查看自己是否配置了lxml和pyqt,见下图3。

以大图2
图3

从图4可以看到,我是安装好了lxml和pyqt,并且我的pyqt版本是5.6.0,如果没有安装的,可以使用下面指令安装:

conda install lxml

 conda install pyqt=5

图4

 

 以上就是环境配置,这时候我们不要关闭指令页面,下面要开始讲如何使用。

2、使用

环境配置成功后,Anocanda Prompt命令页cd到labelImg-master文件夹下,下图。

输入下面指令安装资源:

pyrcc5 -o resources.py resources.qrc

如果环境安装的pyqt的版本是4点多版本的话,将 pyrcc5 改成pyrcc4即可。输入下面指令就可以打开了。

python labelImg.py 

在以后再次使用只需输入:python labelImg.py  

3、软件使用

软件的使用直接看下图,尝试摸索一下哦。

 

### LabelImg 工具的安装使用 #### 一、概述 LabelImg 是一款强大的图像标注工具,适用于计算机视觉领域中的数据集构建。它支持多种格式的数据导出,如 PASCAL VOC YOLO 格式[^3]。 --- #### 二、安装方法 为了成功安装 LabelImg,需按照以下方式操作: 1. **安装依赖项** 需要先安装 PyQt5 lxml 库作为基础依赖。可以通过 pip 命令完成: ```bash pip install pyqt5 lxml ``` 2. **克隆源码仓库** 使用 Git 将 LabelImg 的官方代码库克隆到本地环境中: ```bash git clone https://github.com/tzutalin/labelImg.git cd labelImg ``` 3. **编译资源文件** 如果需要自定义界面样式或其他配置,则可能需要用到 `pyrcc5` 编译 `.qrc` 资源文件: ```bash pyrcc5 -o resources.py resources.qrc ``` 4. **运行程序** 在终端中执行以下命令启动 LabelImg: ```bash python labelImg.py ``` 此时会弹出图形化窗口供用户进行标注工作[^2]。 --- #### 三、具体使用流程 以下是关于如何利用 LabelImg 对图片进行标注的具体说明: 1. 打开软件后,在菜单栏选择【File】->【Change Save Dir...】设定保存路径; 2. 点击【Open Dir】按钮加载待处理的图片目录; 3. 利用鼠标拖拽绘制矩形框覆盖目标对象区域; 4. 输入对应的类别名称或者从下拉列表选取已存在的选项; 5. 按下键盘上的快捷键(默认为 W 键)确认当前选区并继续下一个标记; 6. 当全部完成后可以选择导出 XML 或 TXT 文件形式的结果[^4]。 对于像 YOLO 这样的深度学习框架来说,这些生成的信息非常宝贵,因为它们提供了精确的目标位置参数以便后续模型训练过程调用[^5]。 --- ### 提示事项 - 若遇到任何错误提示,请检查 Python 版本是否兼容以及所有必需模块都已被正确定位安装。 - 推荐在一个独立虚拟环境下管理此类第三方应用及其关联包集合以防污染全局环境。 ```python import sys print(sys.executable) # 查看当前使用的Python解释器路径 ``` ---
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