第一步 下载

官方X-AnyLabeling下载地址
github：X-AnyLabeling

第二步 配置环境

使用conda创建新的虚拟环境

conda create -n xanylabel python=3.8

进入环境

 conda activate xanylabel

进入X-AnyLabeling文件夹内，运行下面内容

依赖文件	系统环境	运行环境	是否支持打包
requirements.txt	Windows/Linux	CPU	否
requirements-dev.txt	Windows/Linux	CPU	是
requirements-gpu.txt	Windows/Linux	GPU	否
requirements-gpu-dev.txt	Windows/Linux	GPU	是
requirements-macos.txt	MacOS	CPU	否
requirements-macos-dev.txt	MacOS	CPU	是

根据自己的版本需求更改下面的安装代码，我安装的是 requirements-gpu-dev.txt 版本pip install -r requirements-gpu-dev.txt 

如果使用GPU版本要将X-AnyLabeling-main\anylabeling\app_info.py内__preferred_device__字段设置为GPU

配置完成运行X-AnyLabeling，一定要在X-AnyLabeling-main文件夹下运行

python anylabeling/app.py

下面是在运行python anylabeling/app.py时可以在后面加入的参数

• filename: 图像或标签文件名；如果传入目录路径，则会自动加载该文件夹
• --help,-h: 显示帮助消息并退出

• --reset-config: 重置 Qt 配置，清除所有设置。
• --logger-level: 设置日志级别，可选值包括 “debug”, “info”, “warning”, “fatal”, “error”。
• --output, -O, -o: 指定输出文件或目录。如果以 .json 结尾，则被识别为文件，否则被识别为目录。
• --config: 指定配置文件或者以 YAML 格式提供配置信息的字符串
  默认为 ~/.xanylabelingrc(Linux) C:\Users\{user}\.xanylabelingrc(Windows)。
• --nodata: 停止将图像数据存储到 JSON 文件中。
• --autosave: 自动保存标注数据。
• --nosortlabels: 停止对标签进行排序。
• --flags: 逗号分隔的标志列表或包含标志的文件。
• --labelflags: 包含标签特定标志的 YAML 字符串或包含 JSON 字符串的文件。
• --labels: 逗号分隔的标签列表或包含标签的文件。
• --validatelabel: 标签验证类型。
• --keep-prev: 保留前一帧的注释。
• --epsilon: 在画布上找到最近顶点的 epsilon。

第三步 标注图片

标注框画完需要填写标签名称写入点击OK

标注文件会自动保存在图片的文件夹内，如果需要修改保存位置点击图片中的更改输出目录

自动保存的标注文件是JSON格式文件

如果需要xml文件可以在此处更改

第四步 加载模型自动标注

有问题，一加载模型就卡退