Labelimg打标工具编译版使用介绍——免安装conda等python虚拟环境，简单易用上手快，不容易报错

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资源地址如下

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打开D:\xxxxx\labelImg\data内的predefined_classes.txt文件，

修改其中的类别为自己需要的，然后保存，这个data文件夹里面的txt文件保存的格式为UTF-8，这个通过记事本另存为就可以进行修改的（记事本——>另存为——>选择编码“UTF-8”)

此外需要注意！！！数据集文件夹（其结构如下图所示，一个用于存放需要标注的图像——jpg文件夹，一个用于存放coco格式的yolo数据集文件——coco文件夹，其中coco文件夹内必须要有classes.txt文件，且其编码必须指定为ANSI格式，其内容需要和前文提到的data文件夹中的predefined_classes.txt（UTF-8编码格式）里面的内容保持一致，但是编码不一样，请注意这一点不一样的区别之处）

里面的classes.txt的格式为ANSI 编码，右键这个txt文件，点击记事本打开编辑，点击记事本中的文件，点击另存为，右小角选自保存的编码即可。

?确保接下来双击运行labelimg.exe，即可进入labelimg标注的页面

?打开主页面以后，会发现这个编译版本和我们直接通过如下命令

pip install labelimg -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

安装的效果是一样的。但是这个编译版本的有点就在于比较稳定和不容易报错。

点击上图所示的1标志，进入选择图像目录

这里jpg文件夹内选择存放有水果树害虫图像的数据集，jpg格式的图像

?接下来需要选择存放coco数据集的文件夹

我们点击2的Change Save Dir

?coco文件夹当中已经存放有一个classes.txt文件（ANSI编码格式）

?接下来点击3，将PascalVOC改为YOLO格式的数据集

然后点击上面的工具栏中打开Auto-save-mode开启自动保存模式，依次点击view——>Auto Save mode

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?出现这个“√”对勾的标志就说明成功打开了自动标注模式了。

?此时会发现，标注的标签，直接下拉即可进行选择，十分方便，因为我们已经在之前的predefined_classes.txt里面定义好了这个内容。

接下来即可开启我们的标注了

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