推荐一款十分好用的图片标注工具LabelImg，由于配置不方便，把工具进行打包，可以直接使用。

LabelImg是一款广泛应用于计算机视觉领域的开源图片标注工具，尤其在物体检测和图像分割任务中扮演着重要角色。这款工具简洁易用，使得非编程背景的用户也能轻松进行图像注释，为深度学习模型的训练提供关键的数据输入。 LabelImg的工作原理是通过图形用户界面（GUI）让用户能够对图像进行精确的矩形框或者多边形标注，从而定义图像中的特定对象。这些标注信息随后可以导出为常用的标注格式，如PASCAL VOC XML或YOLO的TXT格式，供后续的机器学习和深度学习算法使用。 在配置方面，LabelImg的便捷之处在于它不需要复杂的环境搭建，只需将其压缩包解压后即可直接运行。这得益于它依赖的Python库相对较少，且多数现代Python环境中已经预装了这些库。用户只需确保电脑上安装了Python和Qt库，就能顺利启动LabelImg。对于不熟悉命令行操作的用户，这一特性大大降低了使用的门槛。 在实际使用过程中，LabelImg支持多种图像格式，如.jpg、.png等，用户可以通过简单的拖放操作将待标注的图像导入工具。在标注过程中，用户可以选择矩形框、多边形或其他形状，精确地围绕目标对象绘制边界。此外，LabelImg还提供了撤销、重做、保存和加载标注进度的功能，确保了标注工作的高效性和准确性。 LabelImg的可移植性极强，可以在多种操作系统上运行，包括Windows、Mac OS以及Linux。在不同的机器上进行测试，证明了它的兼容性和稳定性，使得科研人员和开发者在不同环境下都能无缝切换，继续他们的标注工作。 LabelImg是一款高效、易用且灵活的图像标注工具，无论是在学术研究还是工业应用中，都能大大提升图像数据处理的效率。对于那些需要大量手动标注图像的项目来说，LabelImg无疑是一个理想的选择。尽管其功能相对基础，但对于满足基本的物体识别和图像分析需求已绰绰有余。通过熟练掌握并运用LabelImg，无论是初学者还是经验丰富的专业人士，都能更好地推进计算机视觉项目的发展。