LabelImg 是一款轻量、开源的图像标注工具，广泛应用于计算机视觉领域的目标检测数据集制作。很多同学在安装时容易遇到环境冲突、路径权限等问题，本文将手把手教你在 E 盘通过 Anaconda 创建独立虚拟环境，并顺利安装 LabelImg，全程避坑，新手也能轻松搞定！

一、前置准备

1. 环境要求

• 已安装 Anaconda/Miniconda（推荐 Anaconda3，版本≥2022.10），且能正常打开 Anaconda Prompt；
• Windows 系统（本文以 Windows 10/11 为例），E 盘有至少 500MB 可用空间；
• 网络畅通（需下载依赖包，建议切换国内镜像源提速）。

2. 提前配置 Anaconda 镜像源（可选，提速必备）

默认镜像源下载速度慢，建议先配置清华镜像源：

打开 Anaconda Prompt，输入以下命令生成.condarc配置文件：

conda config --set show_channel_urls yes

打开电脑的用户目录（C:\Users\你的用户名），找到.condarc文件，用记事本打开并替换为以下内容：

channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch-lts: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

保存文件后，在 Anaconda Prompt 执行以下命令清除缓存：

conda clean -i

二、在 E 盘创建 Anaconda 虚拟环境

默认环境通常在 C 盘，接下来我们手动指定 E 盘创建环境。

3. 创建 E 盘的虚拟环境

输入以下命令，创建虚拟环境（指定 Python 版本 3.8，兼容 LabelImg 所有版本），并将环境存储到 E 盘：

# 创建环境，指定Python3.8，环境存储路径为E:\python-vnue
conda create --prefix E:\python-vnue python=3.8 -y

• --prefix：指定环境存储路径，E:\anaconda_envs为自定义文件夹（无需提前创建，命令会自动生成）；
• python=3.8：LabelImg 对 Python3.6~3.9 兼容性最好，推荐 3.8；
• -y：自动确认所有安装选项，无需手动回车。

4. 激活 E 盘的虚拟环境

创建完成后，激活该环境（关键步骤，后续安装 LabelImg 必须在激活的环境中进行）：

conda activate E:\python-vnue

激活成功后，命令行前缀会变成(E:\python-vnue)，表示已进入该虚拟环境。

三、在虚拟环境中安装 LabelImg

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

安装日志如下：

(labelimg) E:\python-vnue>pip install labelimg -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
Looking in indexes: https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
Collecting labelimg
  Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/c5/fb/9947097363fbbfde3921f7cf7ce9800c89f909d26a506145aec37c75cda7/labelImg-1.8.6.tar.gz (247 kB)
     ---------------------------------------- 247.7/247.7 kB 1.5 MB/s eta 0:00:00
  Preparing metadata (setup.py) ... done
Collecting pyqt5
  Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/56/d5/68eb9f3d19ce65df01b6c7b7a577ad3bbc9ab3a5dd3491a4756e71838ec9/PyQt5-5.15.11-cp38-abi3-win_amd64.whl (6.9 MB)
     ---------------------------------------- 6.9/6.9 MB 15.7 MB/s eta 0:00:00
Collecting lxml
  Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/e3/b0/f9a25749c3c076b2dcf1df6f427adb0cdcf387fe307d2b153b6f13cbb033/lxml-6.0.2-cp38-cp38-win_amd64.whl (4.0 MB)
     ---------------------------------------- 4.0/4.0 MB 23.4 MB/s eta 0:00:00
Collecting PyQt5-sip<13,>=12.15
  Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/4f/fc/7d44e8f83eded93fa1517d8354529b7a21cae5d93c26e1681fd7e4bcbb2b/PyQt5_sip-12.15.0-cp38-cp38-win_amd64.whl (59 kB)
     ---------------------------------------- 59.0/59.0 kB ? eta 0:00:00
Collecting PyQt5-Qt5<5.16.0,>=5.15.2
  Downloading https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/37/97/5d3b222b924fa2ed4c2488925155cd0b03fd5d09ee1cfcf7c553c11c9f66/PyQt5_Qt5-5.15.2-py3-none-win_amd64.whl (50.1 MB)
     ---------------------------------------- 50.1/50.1 MB 15.9 MB/s eta 0:00:00
Building wheels for collected packages: labelimg
  Building wheel for labelimg (setup.py) ... done
  Created wheel for labelimg: filename=labelImg-1.8.6-py2.py3-none-any.whl size=261581 sha256=9e054f254d690cfaf605a1d8c2d4eb931e3d626bbd48cd0215a0701fce30e804
  Stored in directory: c:\users\flowerfog\appdata\local\pip\cache\wheels\6e\a6\57\87059c70d0f25650e60d741c9815f089df3645aa8766a47b6c
Successfully built labelimg
Installing collected packages: PyQt5-Qt5, PyQt5-sip, lxml, pyqt5, labelimg
Successfully installed PyQt5-Qt5-5.15.2 PyQt5-sip-12.15.0 labelimg-1.8.6 lxml-6.0.2 pyqt5-5.15.11

四、启动 LabelImg 并验证

在激活的虚拟环境中，直接输入命令：

labelimg

下次我们再重新进入的时候需要重新激活环境再进去,激活之后可以看到base变成labelimg

Labelimg是一款开源的数据标注工具，可以标注三种格式。

​ 1、 VOC标签格式，保存为xml文件。

​ 2 、yolo标签格式，保存为txt文件。

​ 3、 createML标签格式，保存为json格式。