labelImg安装和操作指南（基于上一篇yolov 5 安装）

全文指导性文章：教程：超详细从零开始yolov5模型训练 -作者：抛到海里

• labelImg下载地址
  

• 在D盘中创建yolo_A文件夹（名称和位置随意取，自己找得到就ok）
• 在yolo_A文件中创建：images、labels、A.yaml（注意：最后一个是YAML文件，如果你学了Python就知道应该如何正确创建）
  • Image存放样本图片
  • Labels存储标注信息
  • A.yaml文件存放目录信息和标志物分类
    

• 解压第一步下载的压缩包，在labellmg-master>data文件中找到predefined_classes.txt，直接打开，删除所有内容，保存。
  

• 打开Anaconda Prompt
  

• 激活环境activate yolo （请将yolo替换为你创建的环境名）
  

• 输入conda install pyqt=5
  出现Proceed ([y]/n)?语句，输入y（表示yes），等待下载。

• 输入 conda install -c anaconda lxml，等待下载完毕。
  出现Proceed ([y]/n)?语句，输入y，等待下载完成。

• 输入pyrcc5 -o libs/resources.py resources.qrc（需要特别说明，这一行代码我弄了很久也没有运行成功，但是似乎不会影响到后续的操作。假如这一步你没有做好，没有关系）

• 将文件位置 cd 到labelImg-master文件（如果不知道cd 怎么用，请网络查找）
  • cd 路径的时候，最好直接粘贴文件夹名称，不然有极大可能搞错labllmg-master大小写
• 输入python labelimg.py
  
  运行成功，跳出新界面（此时一定不要着急关闭Anaconda Prompt，如果不小心关掉，查看文章最后的步骤-“再次打开labeling”）
  
  
• 我们需要更改一些设置：
• 点击上方>查看，按照下图打钩
  
• 点击右方中间的图标，将显示的logo改为yolo
  
  更改设置完毕
• 导入存放图像的目录，打开在开头建立的专门用来放图片素材的images文件，点击选择文件夹。
  
• 导入完成后，右下方将会出现目录栏。双击即可选择图片
  
• 点击创建区块（快捷键‘W’）
  
• 在拉伸选择需要标记的区块后，会弹出一个小窗口
  
• 在框中输入标记的名称，比如标记的是房屋，可以写‘house’，点击‘OK’
• 接下来可以看到左侧出现了标记的标签，你可以在右上角编辑标签
  
• 标记好以后，Ctrl+S保存到labels（开头新建的文件夹）
• 关闭labeling→右上角直接叉掉

• 打开Anaconda Prompt
• 激活环境activate yolo
• cd 到 labelImg-master文件
• 输入python labelimg.py

-end-