图片标注工具LabelImg使用教程[通俗易懂]

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。

项目地址：LabelImg
下载地址：Windows/Linux
百度云备份：最近几个版本 密码: cnn6

前言

我们知道，图片标注主要是用来创建自己的数据集，方便进行深度学习训练。本篇博客将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。如果想简便，请直接下载打包版本（下载地址见开头），无需编译，直接打开就能用！

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，最牛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。

Python2+Qt4

sudo apt-get install pyqt4-dev-tools
sudo pip install lxml
make qt4py2
python labelImg.py
python labelImg.py [IMAGE_PATH] [PRE-DEFINED CLASS FILE]

Python3+Qt5

sudo apt-get install pyqt5-dev-tools
sudo pip3 install lxml
make qt5py3
python3 labelImg.py
python3 labelImg.py [IMAGE_PATH] [PRE-DEFINED CLASS FILE]

下面命令是很久以前的安装方式，应该不适应新的代码了。

$ 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，博主暂未测试。

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

Windows环境下安装

由于Windows不像Linux那样自带Python，所以安装过程要稍微麻烦一些，重点是解决Python的安装问题。Python3环境下的安装作者没有写，结合上述内容，就是Python3+Qt5的组合，因此不能再使用Qt4，如果同时存在两个版本的Qt，会报错。

安装Anaconda 4.2.0

这里选择安装Anaconda，它是一款十分好用的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包

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。

pyrcc4 -o resources.py resources.qrc
python labelImg.py
python labelImg.py [IMAGE_PATH] [PRE-DEFINED CLASS FILE]

使用方法

• 修改默认的XML文件保存位置，使用快捷键“Ctrl+R”，改为自定义位置，这里的路径一定不能包含中文，否则无法保存。

• 源码文件夹中使用notepad++打开data/predefined_classes.txt，修改默认类别，比如改成person、car、motorcycle三个类别。

• “Open Dir”打开图片文件夹，选择第一张图片开始进行标注，使用“Create RectBox”或者“Ctrl+N”开始画框，单击结束画框，再双击选择类别。完成一张图片后点击“Save”保存，此时XML文件已经保存到本地了。点击“Next Image”转到下一张图片。

• 标注过程中可随时返回进行修改，后保存的文件会覆盖之前的。

• 完成标注后打开XML文件，发现确实和PASCAL VOC所用格式一样。

后续说明

• 原作者也发布了打包好的软件，包括Windows和Linux平台，无需编译，可以直接运行，不愿意折腾的朋友可以使用这个版本，直接下载最新的版本即可（目前是1.3.2）。LabelImg打包版本 （PS.Linux版本如果提示权限问题，可加sudo）

• 最近有人运行Github的源码版本时，总是遇到各种错误（参见评论区），个人感觉是作者的更新出了问题，这里提供一份之前版本的源码，亲测可用，LabelImg可运行版（源码）。使用方法：解压后，执行./labelimg.py 命令。

• 官方下载地址可能被墙，提供1.3.0打包版本（之后的版本暂未测试）：百度云

其他同类标注工具（Github）：
Yolo_mark
BBox-Label-Tool
ImageLabel