labelimglabelimglabelimg一 安装pip install labelimg -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host mirrors.aliyun.com二 使用cmd窗口输入labelimg
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2021-08-02 14:30:18
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img_data_box_1500 798.jpg /home/luo/TensorflowProject/labelImg/img_data_box_1500/798.jpg Unknown 160 117 3 0
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2019-06-19 08:56:00
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pip install -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host mirrors.aliyun.com labelImg
labelimg打包exelabelimg打包exelabelimg打包exe一 安装labelimg打包exe
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2021-08-02 13:45:48
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在Linux系统下安装labelImg是一个常见的需求，labelImg是一个开源的图片标注工具，具有简单易用的界面，适合用于标注图片中的目标物体。下面将介绍在Linux系统下安装labelImg的步骤。
首先，为了安装labelImg，我们需要确保电脑上已经安装了Python。在终端输入以下命令查看系统中是否已经安装Python：
```
python --version
```
如果系统
1.什么是labelImg 图片标记工具，生成的xml文件用于人工智能数据 2.怎么使用 打开图片文件夹 使用默认工具tooth 选中图片，快捷键w ，鼠标标记图片 【Ctrl+s】 保存 ...
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2021-09-30 08:28:00
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1、问题描述我使用labelImg对数据集进行标注，总共有
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2023-01-04 18:08:20
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LabelImg is a graphical image annotation tool.It is written in Python and uses Qt for its graphical interface.Annotations are saved as XML files in PASCAL VOC format, the format used by ImageNet.Watch a demo videoInstallationDownload prebui
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2021-08-13 09:42:15
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## Python目标检测LabelImg
目标检测是计算机视觉中的一个重要任务，它可以帮助我们识别图像或视频中的特定对象，并对其进行定位和分类。在目标检测中，标注数据是至关重要的，它为模型提供了学习的基础。而LabelImg是一个常用的工具，用于给图像数据进行标注，为目标检测模型的训练提供支持。
### LabelImg简介
LabelImg是一个开源的图像标注工具，它使用Python和Q
需要注意我们在更换切换图像文件夹（Open Dir）之后，也要切换标注文件的保存文件夹（Change Save Dir）切换方式（ctrl + shift + A）鼠标动上下图片。
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2023-10-20 10:06:29
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labelImg的安装：首先打开自己的Anaconda Prompt ，输入conda activate + 自己虚拟环境名字（我这里的环境名字叫tf21）不知道如何配置深度学习环境，建立虚拟环境的可以参考我的这篇博客史上最全深度学习环境配置教程---适用于各种深度学习框架---Pytorh TensorFlow Keras-等和各种python环境_小馨馨的小翟的博客-CSDN博客_深度学习框架
pip install PyQt5 -i https://pypi.tu
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2023-01-16 08:15:38
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labelImg下载链接：https://github.com/tzutalin/labelImg/releases/tag/v1.8.1Windows + Anaconda下
原创
2022-06-01 18:35:26
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Ctrl + u Load all of the images from a directory Ctrl + r Change the default annotation target dir Ctrl + s Save Ctrl + d Copy the current label and r ...
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2021-11-03 16:53:00
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labelimg安装 在cmd命令行中运行如下命令： pip install labelimg -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.
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2023-01-28 17:03:36
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