在深度学习的模型训练时,需要大量的带有标注的样本,人工标注是一样费时又费力的工作,LabelImg是为此而推出的一款便捷的标注工具,本文目的旨在分享如何安装LabelImg。
安装参考:https://github.com/tzutalin/labelImg
安装分从源码安装和已编译好的二进制文件。
编译好的二进制文件下载好无需编译下载后直接可用,下载地址:https://tzutalin.github.io/labelImg/
下面介绍从源码安装的方式,优点是随时可根据源码进行更新(其实个人感觉对于这款软件倒是没太必要通过源码安装,但对本人来讲可通过安装这个熟悉通过源码安装软件的过程,所以选择了源码安装,后面来看也是趟了很多坑)
下面截出Windows下的安装方法
{
Download and setup Python 2.6 orlater,PyQt4andinstall lxml.
Open cmd and go to labelImg directory
pyrcc4 -o resources.py resources.qrc python labelImg.py python labelImg.py [IMAGE_PATH] [PRE-DEFINED CLASS FILE] }
值得注意的是,安装PyQt4之前,需要先安装SIP,而SIP需要通过pip安装工具。所以,建议按下列顺序安装所需软件:
python->pip->SIP->PyQt4->lxml->LabelImg,其中注意版本要求(各个包之间的版本注意匹配)和环境变量的添加。
pip的环境变量为:[python路径]/Scripts
pip source code下载:https://pypi.python.org/pypi/pip
PyQt4下载:https://sourceforge.net/projects/pyqt/?source=typ_redirect
安装pip:下载解压包(不要下载.whl),解压在当前文件夹下输入
python setup.py install
安装sip:
sip source code下载:https://www.riverbankcomputing.com/software/sip/download
安装步骤参见解压包中的README文档
安装lxml:
参考:http://lxml.de/build.html
建议通过source release安装,否则还需预先手动安装Python的开发包libxml2 and libxslt。
下载:https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#lxml
下载网页界面种搜索lxml。
对于执行python **.py命令时,可使用python **.py -h(--help)查询可选参数,比配置PyQt4时指定sip的路径
python configure.py --sip C:\Program Files\Anaconda3\Library\bin\sip.exe(默认值)
对于我来讲,软件安装遇到的最大的问题就是命令使用不熟还不知道如何查找(比如上面两行从不知道到知道是查了好多资料后偶遇的)、软件包之间匹配关系(不匹配会导致安装失败)和环境变量的配置(后来发现这个对于任何一个安装包上网搜一下就有,只不过一开始不知道要配置),从exe不能用到能用用了一天,弄清整个安装套路又一天,但相信这些经验对于后面工作一定会起到基石的作用。
此外,依据http://pyqt.sourceforge.net/Docs/PyQt4/installation.html
原文截取:
{
configure.py is the original configuration script that uses thebuild system of SIP v4 (i.e. thesip.sipconfig
module). It will besupported for the life of PyQt4.
configure-ng.py is the new configuration script that uses Qt’sqmake program to do all the heavy lifting. It has the followingadvantages:
}
如果使用configure-ng.py配置的话还需下载PyQt4.
Attention:
基于目前个人水平有限的事实,其中可能出现的不当或错误说法欢迎批评指正。感谢小组成员的技术支持~~