LabelImg是一种开源的图像标注工具，它可以帮助用户标注图像中的对象和区域。使用LabelImg，用户可以手动标注图像中的目标和区域，并生成相应的标注文件，这些标注文件可以用于训练机器学习模型，如目标检测、图像分割、语义分割等任务。

LabelImg支持多种图像格式，包括JPEG、PNG、BMP、GIF等，并且可以导出常见的标注文件格式，如Pascal VOC、YOLO、Tensorflow等。LabelImg还具有简单易用的用户界面和快捷键，方便用户快速标注图像，并支持图像旋转、缩放、调整对比度等常见操作，以提高标注效率和准确性。

与labelme的区别
LabelMe是由麻省理工学院开发的一种基于网页的图像标注工具，它使用JavaScript和HTML5技术开发，并且可以运行在任何现代浏览器上。与LabelImg不同的是，LabelMe不仅可以标注对象的位置，还可以标注对象的形状和轮廓，因此适用于一些需要更精细标注的任务，如语义分割和实例分割。

下面是LabelImg安装步骤：

1.新建一个anaconda环境
conda create -n labelimg python=3.8
2.然后激活环境
activate labelimg
3.安装下面的python包

pip install PyQt5
pip install pyqt5-tools
pip install lxml
pip install labelimg

最后终端输入
labelimg
回车后就可以看到labelimg界面了
在这里插入图片描述

# python # 深度学习 # 人工智能
GitHub 加速计划 / la / labelImg
22.31 K
6.24 K
下载
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最近提交(Master分支：1 个月前 )
b33f965b Adds information about Label Studio community to welcome LabelImg users 2 年前
2d5537ba 2 年前
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