win7 Anaconda3里装labelImg的过程及问题分析

本是古典何须时尚 2022-03-06 15:05 586阅读 0赞

# 一、下载labelimg安装包，地址如下： #

[https://github.com/tzutalin/labelImg][https_github.com_tzutalin_labelImg]

![format_png][]

# `二、安装过程：` #

1、将lableImg的安装包放到Anaconda3中，

![20190321102429999.png][]

2、进入Anaconda Prompt中，先进入到相应的Anaconda环境，用cd命令进入lableImg文件夹，例如

> *cd D:\\Program File\\Anaconda3\\labelImg-master*

3、然后安装pyqt，安装命令：

> * `pip install pyqt5 pyqt5-tools`*

时间稍微有点长，如下图所示

4、安装完成后，执行命令：

> *pyrcc5 -o resources.py resources.qrc*

我的电脑在labelImg的安装目录下执行时，会提示不能执行。如下：

![20190321134706920.png][]

退出Anaconda环境后，就可以执行了

![20190321134958215.png][]

这个执行完成是没有任何返回结果的

5、最后，输入命令：

> *python labelImg.py*

悲催的我在这一步又出问题了，如下：

![20190321134939843.png][]

试了半天，也没解决，最后直接打开Anaconda Navigator—》选择你安装好的环境—》打开Spyder—》打开labelImg安装包里的labelImg.py文件就可以了

![20190321135313326.png][]

# 三、常见故障及分析 #

在Anaconda中安装labelImg时需要在cmd命令行里输入下面这句：

> pyrcc5 -o resources\_rc.py resources.qrc

它表示通过pyrcc5将resources.qrc转换成py文件，并在主程序引入。然而我这输入后出现这两个错误提示：

（1）在根目录下的错误提示

![20190321091605776.png][]

（2）在Anaconda中的一个环境下安装时，出现这个故障（我Anaconda安装在D盘下）

![20190321092046401.png][]

### 原因分析： ###

在网上看到一个原因是前面在安装pyqt5时，只用

> pip install pyqt5

是不行的，除此之外你还需要

> `pip install pyqt5-tools`

最好的方法就是直接

> * `pip install pyqt5 pyqt5-tools`*

# 四、labelImg的使用方法 #

![format_png 1][]

在labelImg文件中，有个data文件夹，里面有predefined\_classes.txt记录着分类名称，可以手动更改类别

选择File->Change Saved Dir（不同版本稍微有些差异，也可能叫做changedefault annatation saved dir）,然后选择一个空文件夹作为你生成的标记xml存放的位置

点击Open Dir选择你的影像图片文件夹

![format_png 2][]

之后，图片便加载进来了，点击左侧Create RectBox，就可以在图像上绘制矩形框了。因为版本差异，绘制矩形框有的需要一直按住鼠标左键，有的则只用初始和结束位置点击一下，视具体版本情况而定。如下图所示：

![format_png 3][]

绘制结束后，会弹出一个框，选择你要标记的类别，比如dog，如果列表里面没有这个类别，可以在方框中输入，最后点击OK。此时，按住Ctrl+S才算保存，之后，可以使用鼠标点击next image进入下一张或者使用快捷键D进入下一张

最终每张图片标注的结果将保存在xml文件中，xml文件和图片名称一致，大致格式如下图所示：

![format_png 4][]

记录着图片名称，标注的对象类别，像素坐标等信息...

**相关的快捷键如下：**

Ctrl + s 保存

Ctrl + d 复制当前标签和矩形框

space 将当前图像标记为已验证

w 创建一个矩形框

d 下一张图片

a 上一张图片

del 删除选定的矩形框

Ctrl++ 放大

Ctrl-- 缩小

↑→↓← 键盘箭头移动选定的矩形框

参考资料：

[https://cloud.tencent.com/developer/news/325876][https_cloud.tencent.com_developer_news_325876]

[https_github.com_tzutalin_labelImg]: https://github.com/tzutalin/labelImg
[format_png]: /images/20220302/af65726bbeea49daa5f50084c4e11b92.png
[20190321102429999.png]: /images/20220302/9486a7858a704dd8a538bbe3c4f10b60.png
[20190321134706920.png]: /images/20220302/05eb8689e15c4fc4b62efbff8e5729a6.png
[20190321134958215.png]: /images/20220302/4f4de1ca12834c9e8f5cafd37e2edb9d.png
[20190321134939843.png]: /images/20220302/6cdfb5aa7b624daca355f441cf68574a.png
[20190321135313326.png]: /images/20220302/c6aff3127eac4038b5330c17b138e179.png
[20190321091605776.png]: /images/20220302/1758821011c64794986e42e6f1af4429.png
[20190321092046401.png]: /images/20220302/204c0f837a71447e9ca8f7add81b778f.png
[format_png 1]: /images/20220302/4c9c3572cf1c4724b63941231914c2d3.png
[format_png 2]: /images/20220302/89c56997e76b4edc9646ff180c5f384c.png
[format_png 3]: /images/20220302/aa631c870fc54056a006322447543b3a.png
[format_png 4]: /images/20220302/f23c78f9d66b4de59aa07c54cef8aa37.png
[https_cloud.tencent.com_developer_news_325876]: https://cloud.tencent.com/developer/news/325876