LabelImage_安装以及使用 _window7 +Anaconda

https://blog.csdn.net/snowy_susu/article/details/81174742
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LabelImage安装过程：

LabelImage可用于神经网络中训练样本的标签标定，可实现自制样本用于自己网络的调参使用，属于人工标定的过程，工作量还是挺大的，窗口为矩形窗口，不能改变方向，貌似！！（我想要能改变方向的如斜着的矩形框！！！探索中。。。）

环境：window7 +Anaconda(python3.6.1)，第一次觉得Anaconda那么省事！！

（1）打开Anaconda Prompt 终端，输入 conda list 发现已经安装了lxml 和pyqt5.6版本，省事了。若未安装，运行 conda install pyqt=5   ,安装。

（2）下载labelImage源代码并运行：

下载地址：https://github.com/tzutalin/labelImg 
下载后并解压得到文件夹labelImg-master  （记住文件夹位置）。

在labelImg-master文件夹下，shift+右键，打开power shell窗口（‘在此处打开命令窗口’选项），然后输入：

pyrcc5 -o resources.py resources.qrc

python labelImg.py

即可打开窗口。

（3）窗口如下图所示：）

（4）结果为：.xml文件

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 快捷键 

Ctrl + u  加载目录中的所有图像，鼠标点击Open dir同功能
Ctrl + r  更改默认注释目标目录(xml文件保存的地址) 
Ctrl + s  保存
Ctrl + d  复制当前标签和矩形框
space     将当前图像标记为已验证
w         创建一个矩形框
d         下一张图片
a         上一张图片
del       删除选定的矩形框
Ctrl++    放大
Ctrl--    缩小
↑→↓←        键盘箭头移动选定的矩形框

5、具体事项 想要修改图2中的标签类别内容（如默认的dog、person、cat等）则在主目录下data文件夹中的predefined_classes.txt文件中修改。 使用时，使用ctrl+u快捷键加载图片后，使用ctrl+r快捷键指定生成的xml文件的保存位置，然后开始按照类别将图片中的目标进行矩形框标注，每标注一个目标后软件自动弹出类别信息以供选择，在弹出的类别信息中选择对应的类别名称双击即可。当一张图片中各个类别所需要标注的目标全部标注后，点击保存按键或者使用ctrl+s快捷键保存就生成了相对应的xml位置信息文件，此时可以开始下一张图片的标注。

LabelImage安装过程：