LabelImg是一款开源的图像标注软件，用于为机器学习项目的手工标记。本教程将指导用户完成LabelImg的安装过程，涵盖各种操作系统环境。
LabelImg 是一个强大的开源图像注释工具，专为创建用于机器学习和计算机视觉项目的数据集而设计。它允许用户轻松地标注图像，以便于训练模型进行目标检测和图像识别任务。这款工具是由 Python 编写，并利用 Qt 库构建其图形用户界面，确保了跨平台的兼容性，在 Windows、Linux 和 macOS 上均可运行。
LabelImg 支持多种常见的图像格式，包括 JPG、PNG 和 BMP 等。它的主要功能如下：
1. **边界框标注**：允许用户为图像中的对象创建矩形边界框以确定其位置和大小。
2. **多边形注释**：除了绘制矩形外，还支持使用多边形来标注形状不规则的对象，提升精确度。
3. **多种标签格式支持**：LabelImg 支持 PascalVOC、YOLO 和 CreateML 等三种主流的图像数据集标签格式。这些格式都是机器学习领域常用的文件类型。
此外，LabelImg 设计简洁直观，操作高效方便，极大地提升了用户标注大量图像的速度和效率。用户可以根据需要添加新的类别标签来区分不同类型的物体。
安装 LabelImg 时首先确保已安装 Python 环境，并通过命令行验证版本是否正确。接着使用 `pip` 安装工具并根据提示解决可能遇到的 pip 版本问题。成功后，输入 `labelimg` 启动程序即可开始使用。
在 LabelImg 中操作简便且高效。用户可以通过选择“YOLO”或“VOC”模式来决定保存标注文件格式，并利用快捷键如 `w` 开始创建边界框，拖动鼠标进行框选，在弹出的类别选择框中添加相应的标签后点击保存按钮即可完成。
以下是 LabelImg 的一些常用快捷键：
- `w`：开始或编辑当前对象的边界框。
- `a`：切换到多边形标注模式。
- `d`：删除选定的对象。
- `s`：保存当前标注结果。
- `c`：更改类别标签。
- `r`：重置当前位置的选择框或者多边形位置设置为默认状态。
- `z/x` ：撤销或重复上一步操作。
- `esc`: 退出编辑模式。
LabelImg 提供了一个简单易用、功能全面的解决方案，对于需要构建自定义数据集的机器学习和计算机视觉开发者来说非常有用。通过熟练掌握其使用方法和快捷键，可以显著提升标注工作的质量和速度。
5星
