LabelImg介绍与安装教程

介绍

对图片标注进而创建自己的数据集，以便在Deep neural networks中进行训练。

本文推荐一款十分好用的图片标注工具LabelImg，重点介绍其安装以及使用的过程。

在此感谢原作者在Github所做的贡献，博主发现软件一直在更新，各位小伙伴可以关注其最新版本。这款工具是全图形界面，用Python和Qt写的，最厉害的是其标注信息可以直接转化成为XML文件，与PASCAL VOC以及ImageNet用的XML是一样的。

PS.作者在5月更新了代码，现在最新的版本号是1.3.0，博主亲测，源代码在Windows 10和Ubuntu 16.04上运行正常。

Ubuntu 源码安装

由于Ubuntu系统自带python，这款软件在Ubuntu环境下的安装是最方便的。软件要求python版本在2.6以上，同时需要PyQt和lxml的支持。

sudo apt-get install pyqt4-dev-tools # 安装PyQt4
sudo pip install lxml # 安装lxml，如果报错，可以试试下面语句
sudo apt-get install python-lxml

git clone https://github.com/tzutalin/labelImg.git
cd labelImg
make all
./labelImg.py # 或者 python labelImg.py
# 作者新加的命令模式（应该只适用于最新github代码）
./labelImg.py [IMAGE_PATH] [PRE-DEFINED CLASS FILE]

Ubuntu pip安装

作者最近（2017.05）增添的一种安装方式，使用Python的pip工具安装，感觉更方便了。

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pip install labelImg
labelImg
labelImg [IMAGE_PATH] [PRE-DEFINED CLASS FILE]

Windows平台安装

安装Anaconda

Anaconda是一款十分好用的python集成安装环境，主要是方便扩展包管理。

具体介绍可参考这篇博客。首先从官网下载最新的版本，这里我下载的是64位的python2.7版本。然后双击安装，一般点选“for all person”，然后安装到系统默认位置即可。安装成功后建议在环境变量path里面增加一条“C:\Program Files\Anaconda2”
安装PyQt

打开命令行窗口，输入conda list ，会列出所有预装的python扩展包，可以看到里面已经有了lxml，但是缺少PyQt。命令行输入conda install pyqt=4 ,等待一会即可完成PyQt4的安装。
下载源码并运行

在原作者的github下载源码压缩包，解压可得到名为labelImg-master的文件夹，进入该文件夹，在空白处使用“Shift+鼠标右键”，进入当前目录的命令行窗口，依次输入下面语句即可打开软件。
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pyrcc4 -o resources.py resources.qrc
python labelImg.py
python labelImg.py [IMAGE_PATH] [PRE-DEFINED CLASS FILE]