項目地址：LabelImg
下載地址：Windows/Linux
百度雲備份：最近幾個版本 密碼: cnn6
前言
我們知道，圖片標註主要是用來創建自己的數據集，方便進行深度學習訓練。本篇博客將推薦一款十分好用的圖片標註工具LabelImg，重點介紹其安裝以及使用的過程。如果想簡便，請直接下載打包版本（下載地址見開頭），無需編譯，直接打開就能用！
在此感謝原作者在Github所做的貢獻，博主發現軟件一直在更新，各位小夥伴可以關注其最新版本。這款工具是全圖形界面，用Python和Qt寫的，最牛的是其標註信息可以直接轉化成爲XML文件，與PASCAL VOC以及ImageNet用的XML是一樣的。
PS.作者在5月更新了代碼，現在最新的版本號是1.3.0，博主親測，源代碼在Windows 10和Ubuntu 16.04上運行正常。
Ubuntu源碼安裝
由於Ubuntu系統自帶python，這款軟件在Ubuntu環境下的安裝是最方便的。軟件要求python版本在2.6以上，同時需要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裝方式，應該不適應新的代碼了。
$ sudo apt-get install pyqt4-dev-tools # 安裝PyQt4
$ sudo pip install lxml # 安裝lxml，如果報錯，可以試試下面語句
$ 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（應該只適用於最新github代碼）
$ ./labelImg.py [IMAGE_PATH] [PRE-DEFINED CLASS FILE] Ubuntu pip安裝
作者最近（2017.05）增添的一種安裝方式，使用Python的pip工具安裝，感覺更方便了，博主暫未測試。
$ pip install labelImg
$ labelImg
$ labelImg [IMAGE_PATH] [PRE-DEFINED CLASS FILE]Windows環境下安裝
由於Windows不像Linux那樣自帶Python，所以安裝過程要稍微麻煩一些，重點是解決Python的安裝問題。Python3環境下的安裝作者沒有寫，結合上述內容，就是Python3+Qt5的組合，因此不能再使用Qt4，如果同時存在兩個版本的Qt，會報錯。
安裝Anaconda 4.2.0
這裏選擇安裝Anaconda，它是一款十分好用的python集成安裝環境，主要是方便擴展包管理。具體介紹可參考這篇博客 。首先從官網下載最新的版本，這裏我下載的是64位的python2.7版本。然後雙擊安裝，一般點選“for all person”，然後安裝到系統默認位置即可。安裝成功後建議在環境變量path裏面增加一條“C:\Program Files\Anaconda2”
安裝PyQt包
打開命令行窗口，輸入conda list ，會列出所有預裝的python擴展包，可以看到裏面已經有了lxml，但是缺少PyQt。命令行輸入conda install pyqt=4 ,等待一會即可完成PyQt4的安裝。
下載源碼並運行
在原作者的github下載源碼壓縮包，解壓可得到名爲labelImg-master的文件夾，進入該文件夾，在空白處使用“Shift+鼠標右鍵”，進入當前目錄的命令行窗口，依次輸入下面語句即可打開軟件。
pyrcc4 -o resources.py resources.qrc
python labelImg.py
python labelImg.py [IMAGE_PATH] [PRE-DEFINED CLASS FILE]
使用方法
修改默認的XML文件保存位置，使用快捷鍵“Ctrl+R”，改爲自定義位置，這裏的路徑一定不能包含中文，否則無法保存。
源碼文件夾中使用notepad++打開data/predefined_classes.txt，修改默認類別，比如改成person、car、motorcycle三個類別。
“Open Dir”打開圖片文件夾，選擇第一張圖片開始進行標註，使用“Create RectBox”或者“Ctrl+N”開始畫框，單擊結束畫框，再雙擊選擇類別。完成一張圖片後點擊“Save”保存，此時XML文件已經保存到本地了。點擊“Next Image”轉到下一張圖片。
標註過程中可隨時返回進行修改，後保存的文件會覆蓋之前的。
完成標註後打開XML文件，發現確實和PASCAL VOC所用格式一樣。
後續說明
原作者也發佈了打包好的軟件，包括Windows和Linux平臺，無需編譯，可以直接運行，不願意折騰的朋友可以使用這個版本，直接下載最新的版本即可（目前是1.3.2）。LabelImg打包版本 （PS.Linux版本如果提示權限問題，可加sudo）
最近有人運行Github的源碼版本時，總是遇到各種錯誤（參見評論區），個人感覺是作者的更新出了問題，這裏提供一份之前版本的源碼，親測可用，LabelImg可運行版（源碼）。使用方法：解壓後，執行
./labelimg.py命令。官方下載地址可能被牆，提供1.3.0打包版本（之後的版本暫未測試）：百度雲
其他同類標註工具（Github）：
Yolo_mark
BBox-Label-Tool
ImageLabel
