直接上过程1.在python项目中使用pip命令安装pyinstaller。2.在python编辑器（如Pycharm）终端切换到要打包的.py文件所在目录。3.使用pyinstaller工具命令打包.py文件，如：pyinstallerlabelImg.py--noconsole--workpath.\Pyinstaller\temp --distpath.\Pyinstaller\dist 4.

前提：已经安装anaconda1、下载labelimg：labelImg:LabelImgisnowpartoftheLabelStudiocommunity.ThepopularimageannotationtoolcreatedbyTzutalinisnolongeractivelybeingdeveloped,butyoucancheckoutLabelStudio,theopensourcedatalabelingtoo

如果按照正常的流程下载完qypt5在终端中使用labelimg时会报这个错误下面直接讲使用方法首先进入labelimg的github网址下载网址:GitHub-HumanSignal/labelImg:LabelImgisnowpartoftheLabelStudiocommunity.ThepopularimageannotationtoolcreatedbyTzutal

1labelimg标注1安装labelimg库：安装指令：pipinstalllabelimg(不推荐使用pip方式安装因为会有闪退，直接去github上下载.exe文件直接运行更稳定）启动指令:控制台输入：labelimg如果不能启动 2使用labelimg:修改默认设置：顶部view菜单中勾选住第一个自动保存选项在侧边

labelImgmacos运行环境设置MacOSbrew安装文档安装CLTforXcode，检查git/bash/curl存在xcode-select--installxcode-select:note:Commandlinetoolsarealreadyinstalled.Use"SoftwareUpdate"inSystemSettingsorthesoftwareupdatecommandlineinterf

本文是基于anaconda下关于labelimg和rolabelimg的安装使用，如果事先自己并没有安装好anaconda，可以先安装anaconda。下载好anaconda后，打开其自带的命令行界面（AnacondaPrompt），进入界面之后，我们新建一个虚拟环境，就命名为labelimg2（因为我之前已经安装过一次，为了区分，所以这里加了个2,

1、首先下载数据集标定工具labelImgLabelImg数据集标定工具的下载地址：https://github.com/tzutalin/labelImglabelImg的安装首先安装labelImg所需要的依赖。UbuntuLinuxPython3+Qt5sudoapt-getinstallpyqt5-dev-toolssudopip3install-rrequirements/requirement

​    人工智能、ai、深度学习已经火了很长一段时间了，但是还有很多小伙伴没有接触到这个行业，但大家应该多多少少听过，网上有些兼职就是拿电脑拉拉框、数据标注啥的，其实这就是在标记样本，供计算机去学习。所以今天跟大家分享下如何使用Labelimg去自己标记深度学习样本。

第一章利用labelimg标注数据集1.1labelimg介绍Labelimg是一款开源的数据标注工具，可以标注三种格式。（1）VOC标签格式，保存为xml文件。（2）yolo标签格式，保存为txt文件。（3）createML标签格式，保存为json格式。1.2labelimg在Windows下的安装首先打开cmd命令行（快捷键：win+R）。进入cmd命

1.安装labelimgpipinstalllabelimg2.打开labelimg#在命令行中输入labelimg即可打开labelimg3.打开你所需要进行标注的文件夹点击OpenDir->选择需要标注的文

labelimg安装在cmd命令行中运行如下命令：pipinstalllabelimg-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple数据准备新建一个名为VOC2007的文件夹（注意路径中不要带有中文），在

labelimg安装在cmd命令行中运行如下命令：pipinstalllabelimg-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple数据准备新建一个名为VOC2007的文件夹（注意路径中不要带

前言一、综述YOLO有自己训练好的数据集，在YOLOv2中，数据集可检测的类别达9000种以上，但是9000毕竟不是全部，它能涵盖大部分的物体识别，但是可能对于某些用户来说是不够的，所以我

安装anaconda，进行数据标注1.安装前准备：下好安装包和所需文件https://www.aliyundrive.com/s/XyH2JQ5TjCz提取码:3c2w2.运行anaconda安装包，解压labelimg-master文件

基本思想：为了给BBAVectors-Oriented-Object-Detection提供数据，所以记录一下操作，搞了旋转，但是旋转影响图片大小，所以先写个镜像方法，进行训练和使扩充数据集一、labelimg转dot