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百度云备份：最近的密码： cnn6
据了解，图像标记主要用于创建自己的数据集，以方便深度学习的培训。 在本博客中，我们推荐一个非常易于使用的图像注释工具LabelImg，重点介绍安装和使用过程。 如果你想简单，请直接下载包版。 下载地址请参照开头。 不需要编译。 可以打开着使用。
在此感谢原作者在Github上的贡献。 博主会发现软件总是在更新，合作伙伴们请关注最新版。 该工具是一个全图形界面，由Python和Qt编写。 最牛的是，它的标记信息可以直接转换为XML文件。 与用于PASCAL VOC和ImageNet的XML相同。
PS .作者在5月更新了代码。 目前，最新版本号为1.3.0。 博主进行了测试，源代码在Windows 10和Ubuntu 16.04上运行正常。
由于Ubuntu系统附带python，因此该软件在Ubuntu环境中安装最为方便。 软件需要python版本为2.6或更高版本，并且同时支持PyQt和lxml。
sdoapt-getinstallpyqt4- dev-tools
sudo pip安装lxml
make qt4py2
python labelImg.py
pythonlabelimg.py [ image _ path ] [预定义类文件]
sdoapt-getinstallpyqt5- dev-tools
sudo pip 3安装lxml
make qt5py3
python3 labelImg.py
python3label img.py [ image _ path ] [预定义类文件]
以下命令应该是很早以前的安装方法，不支持新代码。
安装$ sudo apt-getinstallpyqt4- dev-tools # pyqt 4
安装$sudopipinstallxml#lxml。 如果报告了错误，请尝试以下语句
$ sudo apt-get install python-lxml
$ git clone https://github.com/Tzu talin/label img.git
$ cd labelImg
$ make all
$ ./labelImg.py #或python labelImg.py
#作者新添加的命令模式(应该仅适用于最新的github代码) )。
$./label img.py [ image _ path ] [预定义类文件]
我觉得以作者最近(2017.05 )添加的安装方式，使用Python的pip工具进行安装更方便。 博主还没有测试。
$ pip install labelImg
$ labelImg
$ label img [ image _ path ] [预定义类文件]
因为Windows不像Linux那样附带Python，所以安装过程有点麻烦，重点是解决Python的安装问题。 虽然没有写Python3环境下的安装作者，但是以上内容的组合就是Python3 Qt5的组合。 因此，不能使用Qt4。 如果Qt的两个版本都存在，则会报告错误。
在此选择Anaconda的安装。 这是一个非常易于使用的python集成安装，主要易于扩展包管理。 具体介绍请参考这个博客。 首先从官网下载最新版本。 这里我下载的是64位python2.7版本。 然后双击安装，通常点击“for all person”，安装到系统的默认位置即可。 安装成功后，建议在环境变量path中添加“C:Program FilesAnaconda2”
如果打开命令行窗口并输入conda list，则会列出所有预安装的python扩展包，其中包含lxml，但缺少PyQt。 在命令行中键入conda install pyqt=4，稍后完成PyQt4的安装。
在原作者github上下载并解压缩源压缩包，即可得到名为labelImg-master的文件夹。 进入此文件夹，在空白区域使用“Shift鼠标右键”进入当前目录的命令行窗口，然后依次输入以下语句打开软件：
pyr cc4- oresources.py resources.qrc
python labelImg.py
pythonlabelimg.py [ image _ path ] [预定义类文件]
更改默认XML文件的保存位置，然后使用快捷键Ctrl R将其更改为自定义位置。 这里的路径不能包含中文。 否则无法保存。
在源代码文件夹中，使用notepad打开data/predefined_classes.txt并更改默认类别，例如更改为三个类别： person、car和motorcycle。
打开dir打开图像文件夹，选择第一个图像开始标注，使用Create RectBox或Ctrl N开始边框，单击结束边框，然后双击选择类别。 图像完成后，单击“Save”保存。 此时，XML文件已保存在本地。 单击" Next Image "进入下一个图像。
在标注过程中，您可以随时返回并修改。 稍后保存的文件将复盖以前的文件。
标记完成并打开XML文件时，我们发现它与PASCAL VOC中使用的格式相同。
原作者也发布了打包的软件，包括Windows和Linux平台。 不需要编译，可以直接运行。 不想辛苦的朋友可以使用此版本直接下载最新版本。 (现在是1.3.2。 LabelImg软件包版(如果出现PS.Linux版本权限问题，请添加sudo ) ) ) ) ) ) ) ) )。
最近，有人在运行Github的源版本，总是遇到各种错误。 我个人觉得作者的更新有问题。 这里提供了以前版本的源代码。 可测试，标签img可执行版(源代码)。 使用方法：解压缩后运行./labelimg.py命令。
官方下载地址可能被墙壁覆盖，提供1.3.0封装版(后续版本尚未测试) :百度云
其他标注工具：