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_envlabelImg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。