LabelImg是一款开源的图像标注工具，它主要用于标注目标检测、语义分割和图像分类等深度学习中需要的数据集。通过使用LabelImg，用户可以快速、准确地为图片中的目标添加标注信息，从而建立数据集。
使用步骤：
- 下载LabelImg：用户可以从https://github.com/tzutalin/labelImg 上下载最新版的LabelImg代码。
- 安装Python：LabelImg是一个基于Python开发的工具，因此需要先安装Python。
- 安装依赖库：在安装完Python后，还需要安装一些必要的依赖库，比如PyQt5、lxml等。可以使用pip install命令进行安装。
- 运行LabelImg：安装完所有依赖库后，就可以运行LabelImg。为了方便使用，可以将LabelImg代码中的labelImg.py文件添加到环境变量中，从而可以直接在终端中运行。
- 导入图片：在LabelImg的界面中，用户可以通过点击Open Dir按钮或者使用File > Open Dir命令来导入需要标注的图片。导入的图片可以轻松地在界面中查看和编辑。
- 增加标注：在选中需要标注的图片后，用户可以选择Draw Box或者Draw Polygon等工具来添加标注。用户可以自由选择标注的颜色、大小和形状等选项，以便更好地区分不同的标注。
- 保存标注：在完成对图片的标注后，可以使用Save按钮来保存标注信息。LabelImg支持多种常见的标注格式，如XML、JSON、YOLO等
（如上为中文版labelImg）
用途：
- 数据集制作：LabelImg可以帮助用户快速制作目标检测、语义分割和图像分类等深度学习中需要的数据集。
- 模型训练：通过标注的数据集，用户可以训练出精度更高的深度学习模型。
- 图像处理：LabelImg还可以用于图像处理，例如在对图片进行编辑或者后期处理的时候，可以先用LabelImg对图片进行标注，以便更加准确地处理。
注意事项：
- 在使用LabelImg时，需要保证数据集的质量。避免标注错误、标注缺失等情况的发生，从而提高深度学习模型的精度。
- 在标注过程中，需要注意保持标注的一致性。例如，对于同一类别的目标，应该保持标注的形状和大小等属性的一致性。
- 在导入图片时，需要注意图片的格式和质量。避免因为图片格式不支持或者图片质量不佳等问题导致标注失败。
- 在标注过程中，需要保证标注的准确性。避免因为标注错误或者不完整等问题导致模型训练失败。
- 保存时最好选择非中文名字文件夹进行保存
