LabelImg 是一个功能强大且易用的图像标注工具，广泛应用于计算机视觉领域的数据集标注。本文详细介绍了 LabelImg 的简介、安装方法以及具体的使用教程。通过这些步骤，用户可以快速上手并高效完成图像标注任务。

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目录

图像标注工具LabelImg详细攻略一、LabelImg简介1. 什么是LabelImg？2. 为什么选择LabelImg？

二、LabelImg的安装1. 安装依赖2. 从源码安装3. 使用已经封装的安装包（仅 Windows）

三、LabelImg的使用方法1. 启动 LabelImg2. 初始设置3. 图片标注快捷键说明：

4. 编辑和修改标注

四、进阶功能1. 批量导入导出2. 自定义标签列表3. 键盘快捷键

五、LabelImg与其他标注工具的对比六、总结

图像标注工具LabelImg详细攻略

LabelImg 是一款开源的图像标注工具，广泛应用于计算机视觉领域的数据集标注任务。通过 intuitively 提供图片内对象的边界框，生成用于训练机器学习模型的标注文件。本文将详细介绍 LabelImg 的简介、安装方法，以及具体的使用教程。

一、LabelImg简介

1. 什么是LabelImg？

LabelImg 是一个用 PyQt 和 Python 编写的图像标注工具，用户可以通过图形用户界面对图片中的对象进行标注，生成兼容 Pascal VOC 和 YOLO 格式的标注文件。

2. 为什么选择LabelImg？

开源免费: Source code 公开，免费使用。跨平台: 支持 Windows、Linux 和 macOS 平台。多格式支持: 生成Pascal VOC格式（XML）和YOLO格式（TXT）的标注文件。用户友好: 提供简洁友好的GUI界面，操作简单易用。

二、LabelImg的安装

LabelImg 的安装相对简单，可以通过源码安装或使用已经封装好的安装包。以下介绍常见的安装方法：

1. 安装依赖

在安装 LabelImg 之前，需要确保已经安装了 Python 及相关依赖包。

# 安装 Python 及 pip

sudo apt-get install python3 python3-pip

# 安装 PyQt5 和 lxml 库

pip3 install pyqt5 lxml

2. 从源码安装

从 GitHub 仓库克隆代码，并进行安装：

# 克隆 LabelImg 仓库

git clone https://github.com/tzutalin/labelImg.git

# 进入仓库目录

cd labelImg

# 安装依赖

pip3 install -r requirements/requirements-linux-python3.txt

# 运行 LabelImg

python3 labelImg.py

3. 使用已经封装的安装包（仅 Windows）

对于 Windows 用户，可以直接下载已经封装好的安装包进行安装：

前往 LabelImg Releases 页面，下载最新的 Windows 安装包。解压安装包，并运行其中的 labelImg.exe 文件。

三、LabelImg的使用方法

安装完成后，可以开始使用 LabelImg 进行图像标注。下面通过具体步骤讲解 LabelImg 的使用方法。

1. 启动 LabelImg

运行 labelImg 启动图形用户界面。如果是源码安装，通过以下命令启动：

python3 labelImg.py

2. 初始设置

启动后，首先进行一些基本的设置：

设置保存目录: 在菜单栏中选择 Open Dir，设置保存标注文件的目录。选择标注格式: 点击菜单栏中的 Label Format 按钮，选择 PascalVOC 或 YOLO 格式。

3. 图片标注

开始为图片中的对象进行标注：

打开图片: 点击 Open 按钮，选择需要标注的图片。创建边界框: 鼠标点击图片的起始角，拖动鼠标至目标对象的终点角，松开鼠标完成框的绘制。添加标签: 完成框的绘制后，会弹出标签输入框，在其中输入对象类别。保存标注: 点击 Save 按钮，保存标注为 XML 或 TXT 文件。

快捷键说明：

Ctrl + S: 保存标注文件W: 创建新的边界框D: 下一张图片A: 上一张图片Ctrl + Z: 撤销操作Delete: 删除选中的边界框

4. 编辑和修改标注

除了创建和保存标注外，还可以对现有的标注进行编辑和修改：

编辑边界框: 鼠标点击选中边界框，再次点击即可调整大小。修改标签: 点击选中的边界框，按下快捷键 Ctrl + E 可以修改标签名称。删除边界框: 选中边界框后，按键盘上的 Delete 键可以删除该边界框。

四、进阶功能

LabelImg 还支持一些进阶功能，方便进行批量标注和管理。

1. 批量导入导出

批量导入: 可以通过选择图片文件夹，批量导入所有图片进行标注。批量导出: 所有标注结果会自动保存到设置的目录中，支持批量导出标注文件。

2. 自定义标签列表

可以提前定义好标签列表，并在标注过程中使用：

创建一个文本文件，例如 labels.txt，在其中写入所有标签名，每行一个。在 LabelImg 主界面，点击 Load Predefined Classes 按钮，选择 labels.txt 文件。之后在标注过程中，可以直接选择预定义的标签。

3. 键盘快捷键

熟悉快捷键可以显著提高标注效率：

Ctrl + U: 加载预定义标签列表Ctrl + R: 重新加载图片目录Ctrl + D: 复制当前图片的标注到下一张图片

五、LabelImg与其他标注工具的对比

LabelImg 在标签图像标注工具中占有重要地位，但市场上还有其他标注工具供选择，如 VGG Image Annotator (VIA)、RectLabel 等。LabelImg 相较于其他工具：

具有更为人性化的界面设计，操作更为直观；支持多种数据格式，适应性更强；完全开源，用户可以根据需求进行二次开发。

六、总结

LabelImg 是一个功能强大且易用的图像标注工具，广泛应用于计算机视觉领域的数据集标注。本文详细介绍了 LabelImg 的简介、安装方法以及具体的使用教程。通过这些步骤，用户可以快速上手并高效完成图像标注任务。

无论是初学者还是有经验的研究人员，LabelImg 都能为你的图像标注工作提供重要支持，帮助你高效生成高质量的数据集。希望这篇攻略能够帮助你更好地理解和使用 LabelImg，提高工作效率。