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在 **Windows系统下使用 Conda (Miniconda/Anaconda) 搭建一个专门用于运行 `labelImg` 的 Python 虚拟环境,并完成安装和缓存清理,最后在文件资源管理器中找到了该软件的启动执行文件。**
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`labelImg` 是一款非常经典的开源图像标注工具(通常用于目标检测任务的数据集制作,比如 YOLO 系列)。
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## 第一步:创建 Conda 虚拟环境
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- **目的**:为了不污染全局的 Python 环境,创建一个独立的环境专门给 `labelImg` 使用,并指定兼容性较好的 Python 3.8 版本。
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- **执行命令**:
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```bash
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conda create -n labelImg python=3.8
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```
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*(注:途中系统提示 `Proceed ([y]/n)?` 时,用户输入了 `y` 并回车确认)*
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## 第二步:配置 pip 国内镜像源
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- **目的**:将 pip 的默认下载源修改为中科大(USTC)的镜像源,目的是为了在国内网络环境下大幅提升后续下载 Python 包的速度。
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- **执行命令**:
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```bash
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pip config set global.index-url https://mirrors.ustc.edu.cn/pypi/web/simple
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```
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## 第三步:激活刚才创建的虚拟环境
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- **目的**:进入名为 `labelImg` 的虚拟环境中,后续的安装操作都会在这个环境中进行。
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- **执行命令**:
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```bash
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conda activate labelImg
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```
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*(注:在图2中用户输入时不小心重复输入了两次拼成了 `conda activate labelImgconda activate labelImg`,但在图3中他已经纠正并成功激活,命令行前缀变成了 `(labelImg)`)*
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## 第四步:使用 pip 安装 labelImg
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- **目的**:下载并安装 `labelImg` 及其依赖包(如 `PyQt5`, `lxml` 等)。
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- **执行命令**:
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```bash
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pip install labelImg
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```
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## 第五步:清理 pip 下载缓存
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- **目的**:安装完成后,清理 pip 下载产生的缓存文件,释放C盘/系统盘空间。图片显示清理了 397 个文件。
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- **执行命令**:
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```bash
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pip cache purge
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```
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## 第六步:清理 Conda 缓存
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- **目的**:进一步深度清理 Conda 下载的包安装文件(tarballs)、未使用的包和索引缓存,彻底释放硬盘空间。
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- **执行命令**:
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```bash
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conda clean --all
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```
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*(注:执行后系统会多次询问是否确认删除 `Proceed ([y]/n)?`,用户均输入了 `y` 并回车)*
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## 第七步:在文件夹中找到并准备运行程序
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- **目的**:通过文件资源管理器,找到刚才安装好的 `labelImg` 可执行文件。
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- **操作过程**:
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1. 用户打开了路径:`E:\DevTool\Miniconda3\envs\labelImg\Scripts` (这是他电脑上 Miniconda 存放 `labelImg` 虚拟环境可执行文件的目录)。
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2. 找到了名为 `labelImg` 的文件(通常是 `labelImg.exe`)。
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3. 他右键点击了该文件,弹出了菜单(可能是准备直接双击打开运行,或者是想通过 VS Code 打开查看)。
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**📝 笔记总结提示:**
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如果你自己要照做,只需要打开你的 Anaconda Prompt 或终端,依次复制执行上述 **1 到 6 步**的命令即可。安装完成后,其实你不需要像图7那样去文件夹里找,直接在激活了环境的命令行里输入 `labelImg` 并回车,软件界面就会自动弹出来了。
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