图片标注主要是用来创建自己的数据集，方便进行深度学习训练。本文推荐一款十分好用的图片标注工具LabelImg，重点介绍其安装以及使用的过程。这款工具是全图形界面，用Python和Qt写的，最牛的是其标注信息可以直接转化成为XML文件，与PASCAL VOC以及ImageNet用的XML是一样的。

这个工具是开源的，可以直接从GitHub获取，地址是：https://github.com/tzutalin/labelImg，源代码在Windows 10 64位系统和Ubuntu 18.04上运行正常

Windows环境下安装

由于Windows不像Linux那样自带Python，所以安装过程要稍微麻烦一些，重点是解决Python的安装问题。建议先安装Anaconda，它是一款十分好用的python集成安装环境，主要是方便扩展包管理。

Anaconda也是一款强大的python集成开发环境，非常适用于机器学习和深度学习开发。因不是本文的重点，这里不做详细介绍。先在官网下载，双击默认安装直至安装完成即可。安装完成之后要安装PyQt包(因LableImage就是用Python和Qt写的)

打开命令行窗口，输入conda list ，会列出所有预装的python扩展包，可以看到里面已经有了lxml，但是缺少PyQt。命令行输入conda install pyqt=5 ,等待一会即可完成PyQt5的安装。

安装完成后，启动界面如下，

使用方法及说明

1.首先在配置文件data/predefined_classes.txt 中需要标注的类别，比如person,dog,horse 3种类别；

2.准备样本图像，大小保持一致，可能还需要根据实际情况借助OpenCV做一些图像预处处理；

3.OpenDir,打开存放待标注图像的目录，选择第一张图片开始进行标注，使用“Create RectBox”或者“Ctrl+N”开始画框，单击结束画框，再双击选择类别。完成一张图片后点击“Save”保存，此时XML文件已经保存到本地了。点击“Next Image”转到下一张图片。标注过程中可随时返回进行修改，后保存的文件会覆盖之前的。很简单，很方便，可以自行体验一下。有疑问可联系我。

4.完成标注后打开XML文件，发现确实和PASCAL VOC所用格式一样。另外还可以保存YOLO所用的格式，保存为txt文本格式。

说明：对比两个文件，标注完成的工作其实就是指明 类别以及该类别所在的位置，只是记录形式有差别，本质是一样的。

标注后保存的结果：