下载conda及虚拟环境配置

conda的下载及安装在很多文章中都有提到，需要的同学可以自行百度，有很多相关文章，如果遇到问题可以在评论区评论，本人第一次写博客，可能会有很多问题，欢迎各位大佬指正，小弟一定认真整改。
conda下创建虚拟环境
conda create -n your_env_name python=X.X
我所使用的python版本为3.6，your_env_name指的是环境名称，由于本人之前曾配置过tensorflow2.0-gpu的环境，名称就叫做TF_2G，同样，我在安装labelimg时也选择在此环境下。所谓虚拟环境，作用就是在这个环境下不会受到其他没在这个环境下安装的文件影响。
接下来是安装过程，可以使用conda install安装或者使用pip install进行安装，但是如果在刚创建完环境后就进行安装会导致在官网进行下载，下载速度较慢，推荐使用清华源（https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple）、中科大源（https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/）进行下载。
配置完环境后激活（进入）环境：
conda activate TF_2G
使用conda配置清华源、中科大源（注意：应当在进入某个环境后配置清华源，在不同的环境下需要进行多次配置）：
conda config --add channels https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
conda config --add channels https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
接下来就是：
conda install labelimg
所有内容都下载完成即可。
使用pip下载，同样是先进入环境：
conda activate TF_2G
然后可以使用下述语句：
pip install -i https://pypi.douban.com/simple labelimg

由于本人已经事先安装完成了labelimg所以没有显示安装过程，安装完成后若想进入labelimg只需要先激活对应环境：
conda activate TF_2G
然后在命令行输入labelimg再点击回车即可。

labelimg的使用

先说一下自己的使用方法（并不规范，正在学习中，以后会回来改），创建两个文件夹，命名为“JPEGimages”和“labels”，“JPEGimages”用于存放待进行标注的图像

这里我随便选择了几张图像放在了“jpegiamges下”，均为在百度搜索到的图像（如果有问题可以联系删除）。

在labelimg中左侧一栏中选择“Opendir”功能，弹出窗口后选择你存放图像的文件夹

点击完成可以在右下角看到图片均以导入

接下来即可点击右上角的“Edit”功能下的第一条进行标注，简易从左下角或者右下角进行标注，这样在一些情况下标注更为方便，当然还是要看每个人的习惯。导入图像后可以点击右边栏中的“change save dir”功能，选择之前创建的“labels”文件夹，再在右上角选择“View”功能，点击第一个，开启自动保存功能，这样每标注完一张图像，我们可以直接点击“Next Image”进入下一图像，不用担心保存的问题。

labelimg自动保存为xml格式文件，文件中包含框左上角右下角所在位置及标注时所定义的类别，方便之后使用。

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https://cloud.tencent.com/developer/news/325876 转载于:https://www.cnblogs.com/NEU-2015/p/10614385.html

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