【亲测免费】 AutoLabelImg 安装和配置指南

2026-01-21 04:43:30作者：薛曦旖Francesca

AutoLabelImg是一款革新的图像标注工具，源于labelImg但远超其功能范畴。它集成了一系列高效标注利器，如基于Yolov5的智能自动标注，让物体检测的前期工作事半功倍；视频追踪标注，通过OpenCV技术实现动态数据的轻松标记；还有放大镜功能，精准捕获每个微小细节，特别适合精细标注需求。此外，数据增强、实时查询系统以及一系列实用辅助工具，如类别管理与数据校正，大大提升了标注效率与便捷性。这不仅仅是一个工具，它是机器学习与计算机视觉项目预处理阶段的强大加速器。立即体验，让您的标注工作迈向自动化新高度！

项目地址：https://gitcode.com/gh_mirrors/au/AutoLabelImg

1. 项目基础介绍和主要的编程语言

项目介绍

AutoLabelImg 是一个基于 YOLOv5 的自动标注工具，旨在帮助用户快速、高效地对图像和视频数据进行标注。该项目在 labelImg 的基础上增加了许多实用的标注工具，如自动标注、跟踪标注、放大镜功能、数据增强等，极大地提高了标注效率。

主要编程语言

该项目主要使用 Python 编程语言进行开发。

2. 项目使用的关键技术和框架

关键技术

YOLOv5: 用于图像检测和自动标注的核心技术。
OpenCV: 用于视频处理和跟踪标注。
PyQt5: 用于图形用户界面的开发。

框架

PyTorch: 用于深度学习模型的训练和推理。
labelImg: 作为基础标注工具。

3. 项目安装和配置的准备工作和详细的安装步骤

准备工作

安装 Python: 确保你的系统上已经安装了 Python 3.7 或更高版本。
安装 Git: 用于克隆项目仓库。
安装 Anaconda (可选): 用于创建和管理虚拟环境。

安装步骤

步骤 1: 克隆项目仓库

首先，打开终端或命令提示符，运行以下命令克隆项目仓库：

git clone https://github.com/wufan-tb/AutoLabelImg.git

步骤 2: 进入项目目录

克隆完成后，进入项目目录：

cd AutoLabelImg

步骤 3: 创建并激活虚拟环境

建议使用 Anaconda 创建一个虚拟环境来安装项目的依赖项。运行以下命令：

conda create -n autolabelimg_env python=3.7
conda activate autolabelimg_env

步骤 4: 安装依赖项

在激活的虚拟环境中，安装项目所需的依赖项：

pip install -r requirements.txt

步骤 5: 编译源代码

根据你的操作系统，执行以下命令编译源代码：

Ubuntu 用户:

sudo apt-get install pyqt5-dev-tools
make qt5py3

Windows 用户:

pyrcc5 -o libs/resources.py resources.qrc

步骤 6: 准备 YOLOv5 权重文件

从 YOLOv5 官方模型库下载权重文件，并将其移动到指定目录：

mv [your_model_weight.pt] pytorch_yolov5/weights/

步骤 7: 启动 AutoLabelImg

运行以下命令启动 AutoLabelImg：

python labelImg.py

步骤 8: 设置快捷方式（可选）

为了方便以后启动，可以设置一个快捷方式：

Windows 用户:
1. 创建一个名为 labelImg.bat 的文件。
2. 打开文件并输入以下内容（以 D 盘为例）：

D:
cd D:[path to your labelImg folder]
start python labelImg.py
exit

双击 labelImg.bat 文件即可启动软件。

Ubuntu 用户:
1. 打开环境设置文件：

vim ~/.bashrc

添加以下命令：

alias labelimg='cd [path to your labelImg folder] && python labelImg.py'

保存并退出，然后运行以下命令使更改生效：

source ~/.bashrc

在终端中输入 labelimg 即可启动软件。

通过以上步骤，你已经成功安装并配置了 AutoLabelImg 项目。现在可以开始使用它进行高效的图像和视频标注工作了。

AutoLabelImg