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_深度学习框架配置
这是已经进入我们的环境了
然后我们开始安装labelImg，就跟下载一般的库一样，事实上labelImg也就是python的一个库。
我们输入下载命令
pip install labelImg我这里因为已经下载过labelImg了，所以没反应。显示已经安装
然后我们安装好，开始启动labelImg。
输入命令：
labelImg
启动之后，这就是软件的界面：
把view下这个 Auto save mode打钩，这样我们标注完会自动保存
这里的Open Dir文件夹是对应于我们存放图片文件的文件夹，
Change Save Dir文件夹是对应于我们存放标注好的xml文件的文件夹
标注图片格式这里也需要注意，PascalVOC是生成xml格式，保存坐标和类别信息（我比较喜欢这种）
YOLO是生成的txt文件保存坐标和类别信息，一般来说 xml用的多一点
这些都设置完之后，我们就可以数据标注了，点击左边的Create RectBox（快捷键是W）
然后就会出现下面的这种样子，十字框
如下这样画框框进行标注
然后右边会弹出这个，这里是要我们输入，我们画框框这个目标的种类名称
因为我这里是猫，所以我设置的种类名称叫cat
填写完之后，点击ok，然后点击Next Image到下一张照片进行标注（快捷键D）
想看之前照片的就点击Prev Image（快捷键A）
好了，我们可以开始愉快的数据标注了
如果无法安装labelimg库的话，可以直接下载labelimg的exe文件直接运行即可标注
下载链接：链接：https://pan.baidu.com/s/1ieN6GvoIbUWCkFGzrVXg4g
提取码：w5il
注意：不要放在中文路径下运行！
不要放在中文路径下运行
不要放在中文路径下运行
（数据集图片的路径和保存的xml文件的路径也不能含有中文）