labelimg虚拟环境安装

### 创建并激活虚拟环境

为了确保安装过程的安全性和独立性，在Python虚拟环境中安装`labelimg`是一个明智的选择。创建名为`py3_labelimg`的新虚拟环境，并通过执行命令`source /env/py3_labelimg/bin/activate`来激活此环境[^1]。

python3 -m venv py3_labelimg
source py3_labelimg/bin/activate

一旦成功激活了指定的虚拟环境，所有的包都将被安装在这个隔离的空间内，不会影响系统的全局设置或其他项目依赖项。

### 安装LabelImg

对于`labelimg`的具体安装方法有多种选择。考虑到不同版本间的兼容性问题，推荐采用清华源作为镜像加速下载速度的同时也提高了成功率：

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

这条指令不仅指定了国内更快捷的软件仓库地址，还能够有效解决因网络原因造成的安装失败情况[^2]。

值得注意的是，由于`labelimg`可能存在的低版本特性，建议在Python 3.8环境下完成上述操作以获得最佳体验和支持效果。然而，如果遇到任何不兼容的问题，则可以考虑回退至更稳定的Python 3.7版本进行尝试[^4]。

### 使用LabelImg进行图像标注

当一切准备就绪之后，可以通过运行以下命令启动`labelimg`工具来进行实际的数据集构建工作：

python labelImg.py [IMAGE_PATH] [PRE-DEFINED_CLASS_FILE]

这里的路径参数用于指示待处理图片所在的目录位置以及预定义类别列表的位置。按照Pascal VOC标准格式组织数据集结构有助于后续模型训练阶段的工作开展得更加顺利[^3]。