labelImgのインストール方法[2022年12月更新]

物体クラスタリングを行う上で、元々ある学習モデルだけでなく、自分が作った学習モデルも使いたくなる時があると思います。

物体クラスタリングで有名なツールとして、YOLOがありますが、その学習データーを作る際に、labelImg(大文字でLABELIMG)は非常に有用なツールとなります。

そのlabelImgのインストール方法についてご紹介します。

環境

OS : Windows 10 (macOS Montereyでもできました)
Python :3.9.7 (3.6以降)

インストール方法

Anacondaを用いて、仮想環境を作り、そこでインストールする方法をおすすめします。
それによって、他の環境に影響を与えることなく、インストールすることができます。

仮想環境の名前はわかれば良いので、なんでも良いのですが、今回は”labelimg_env”にします。
以下のコマンドをAnaconda promptで実行しましょう。

conda create -n labelimg_env python=3.9

今回はpython3.9でインストールしていますが、3.6以降であれば特に問題はないかと思います。

次に、pipとsetuptoolsの更新をおこなっておきましょう。
これを行うことによって、謎のエラーを防げます(多分)。

python -m pip install --upgrade pip setuptools

そして、labelImgをインストールします。

pip install labelImg

インストールされたか確認は以下のコマンドで確認できます。

pip list

この中に、labelImgがあれば成功です。

起動

まず、仮想環境に入ります。

conda activate labelimg_env

labelImgを起動します。

labelImg

別のウィンドウで画面がひらけばOKです！！

あとがき

LabelImgはPyQt5によって、GUIが作られています。
pythonのバージョンが3.6以降がいいのは、PyQt5のバージョンでPython 3.6以降を必須としているからです（現状）。

基本的には最新バージョンで問題ないかと思います。