简介：本指南详细介绍如何在不同操作系统上安装LabelImg工具，并提供实用的目标检测数据标注方法及技巧。
LabelImg 是一个开源的图像标注工具，主要用于目标检测任务，并由 Python 编写且依赖于 Qt 作为图形用户界面。它的主要功能是帮助用户对图像进行分类和目标检测的标注，产生的标注信息以 PASCAL VOC 格式的 XML 文件保存，这种格式广泛应用于如 ImageNet 这样的大型数据集。此外，LabelImg 还支持 COCO 数据集的标注格式，为不同的深度学习模型训练提供便利。
安装 LabelImg 非常简单，在命令行终端中输入以下命令即可：
```bash
pip install labelimg -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
```
这条命令会自动安装 LabelImg 及其依赖的 lxml 和 pyqt5 库。在完成安装后，只需在 cmd 中输入 `labelimg` 即可启动程序。
首次运行时可能会遇到英文界面，以下是对一些关键选项的解释：
- Auto Save mode：这是一个自动保存模式，在启用该功能之后每次对图像进行修改都会被自动保存，避免因意外关闭导致工作丢失。
使用 LabelImg 进行标注前，请先在 View 菜单中开启 Auto Save 模式以确保所有更改都被记录下来。接着通过 Change Save Dir 设置输出路径，一般建议将文件存放在待标注图片所在的同一目录下以便于后期管理和利用。
开始进行图像的标注时，选择要处理的照片所在文件夹，并使用鼠标在界面上拖拽形成矩形框为每个目标对象分配相应的标签。LabelImg 提供了一些快捷键来提高工作效率：`W` 用于标记新物体或结束当前物体标示；而 `D` 则会切换到下一张图片上进行标注。
完成标注后，生成的 XML 文件将包含有关于图像尺寸、通道数以及每个目标对象标签和边界框位置等详细信息。这些数据对于后续深度学习模型训练至关重要，并且可以使用特定工具把它们转换为 CSV 或 tfrecord 格式以方便进一步处理。
如果需要用于 YOLO 模型的标注，只需稍微调整下保存格式即可：尽管 XML 文件仍然会被创建出来记录所有细节，但还需另外生成一个包含各类别名称列表的 classes.txt 文件。同时每个目标物在文件中将被表示为一行数据形式，其中包括类别 ID、归一化后的中心点坐标 (x, y) 以及宽度 (w) 和高度 (h)。
LabelImg 的可执行程序 labelimg.exe 常常安装于 Python 脚本目录下，并可通过搜索工具快速定位其具体位置。
总之，作为一个功能强大且易于上手的图像标注软件，无论对于初学者还是经验丰富的研究人员来说，使用 LabelImg 准备目标检测训练数据都是一个高效的选择。
5星
