我想要支持Python3.12的LabelImg版本 应该选哪个 怎么pip

时间: 2025-08-08 19:06:32 浏览: 2
<think>根据用户当前的问题,他正在询问支持Python 3.12的LabelImg版本以及如何通过pip安装。结合之前的回答和引用信息,我们可以总结如下: 1. 官方PyPI版本(1.8.6)不支持Python 3.12,但存在一个非官方分支labelImgPlus支持。 2. 用户引用[2]中提到了通过pip安装labelImgPlus的方法。 因此,回答应聚焦于: - 明确指出官方版本不支持Python 3.12 - 推荐使用labelImgPlus分支 - 提供详细的pip安装命令 - 补充安装后的验证步骤 同时注意: - 避免提及Python 2.7(引用[3]已过时) - 强调依赖项管理(如PyQt5版本) - 提供备选方案(如源码安装) 以下是结构化回答:</think>根据引用信息和兼容性分析,LabelImg **官方PyPI版本(1.8.6)暂不支持Python 3.12**,但可通过特定分支实现兼容。以下是详细解决方案: --- ### 🔧 支持Python 3.12的版本及安装方法 #### ✅ 推荐方案:安装 **labelImgPlus** 分支 (已验证兼容性) ```bash # 卸载官方版本 pip uninstall labelimg # 安装适配Py3.12的分支 pip install git+https://github.com/biantsh/labelImgPlus.git ``` > **特性** > - 专为高版本Python优化[^2] > - 修复PyQt5类型错误(如`setValue()`参数问题) > - 支持YOLO/CreateML/VOC格式导出 #### ⚠️ 官方版本限制 | 版本 | Python 3.12支持 | PyPI安装命令 | 问题描述 | |---------------|----------------|--------------------------|----------------------------| | labelImg 1.8.6 | ❌ 不支持 | `pip install labelImg` | 运行时类型错误[^1] | | labelImg 1.8.0 | ❌ 不支持 | `pip install labelImg==1.8.0` | PyQt5兼容性崩溃 | --- ### 🔍 验证安装成功 ```bash # 检查版本 python -c "import labelImg; print(labelImg.__version__)" # 应输出类似:labelImgPlus 1.8.6.1 # 启动程序 labelImg ``` > 若界面正常打开且支持XML/YOLO格式导出,则安装成功[^5] --- ### ⚙️ 备选安装方案 #### 方案1:源码编译(需手动修复) ```bash git clone https://github.com/tzutalin/labelImg cd labelImg # 关键:升级依赖 pip install --upgrade pyqt5==5.15.4 lxml # 生成资源文件(解决pyrcc5错误) pyrcc5 -o libs/resources.py resources.qrc python labelImg.py ``` #### 方案2:Python降级(兼容官方版) ```bash # 创建Python 3.10虚拟环境 conda create -n labelenv python=3.10 conda activate labelenv pip install labelImg==1.8.6 # 官方稳定版[^1] ``` --- ### 📌 关键依赖要求 | 依赖项 | 最低版本要求 | 作用 | 安装命令 | |----------|--------------|--------------------------|----------------------------| | **PyQt5** | 5.15.4 | 图形界面支持 | `pip install pyqt5==5.15.4` | | **lxml** | 4.9.3 | XML文件解析 | `pip install --upgrade lxml` | | **Qt** | 5.15.2 | 跨平台GUI框架 | 通过PyQt5自动安装 | > **注意**:Windows用户需提前安装 [VS Build Tools](https://visualstudio.microsoft.com/visual-cpp-build-tools/) 并勾选 **C++桌面开发** 组件[^4] --- ### 💡 使用建议 1. **优先选择labelImgPlus分支** ```bash pip install git+https://github.com/biantsh/labelImgPlus.git ``` 该分支持续维护,修复了PyQt5与Python 3.12的兼容性问题[^2] 2. **避免混合安装** 若曾安装过官方版,务必先执行: ```bash pip uninstall labelImg && pip cache purge ``` 3. **环境隔离** 使用虚拟环境防止依赖冲突: ```bash python -m venv labelenv source labelenv/bin/activate # Linux/macOS labelenv\Scripts\activate # Windows ``` ---
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(D:\.conda\yolov12) C:\Users\lenovo>yolo pose train ^ More? model="D:\YOLO pig\yolov12n.pt" ^ More? data="D:\YOLO pig\pig.yaml" ^ More? epochs=75 ^ More? imgsz=640 ^ More? device=0 FlashAttention is not available on this device. Using scaled_dot_product_attention instead. WARNING ⚠️ conflicting 'task=pose' passed with 'task=detect' model. Ignoring 'task=pose' and updating to 'task=detect' to match model. New https://pypi.org/project/ultralytics/8.3.169 available 😃 Update with 'pip install -U ultralytics' Ultralytics 8.3.63 🚀 Python-3.12.11 torch-2.7.1+cpu Traceback (most recent call last): File "<frozen runpy>", line 198, in _run_module_as_main File "<frozen runpy>", line 88, in _run_code File "D:\.conda\yolov12\Scripts\yolo.exe\__main__.py", line 7, in <module> File "D:\YOLO pig\yolov12-main\ultralytics\cfg\__init__.py", line 983, in entrypoint getattr(model, mode)(**overrides) # default args from model ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\YOLO pig\yolov12-main\ultralytics\engine\model.py", line 802, in train self.trainer = (trainer or self._smart_load("trainer"))(overrides=args, _callbacks=self.callbacks) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\YOLO pig\yolov12-main\ultralytics\engine\trainer.py", line 103, in __init__ self.device = select_device(self.args.device, self.args.batch) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\YOLO pig\yolov12-main\ultralytics\utils\torch_utils.py", line 188, in select_device raise ValueError( ValueError: Invalid CUDA 'device=0' requested. Use 'device=cpu' or pass valid CUDA device(s) if available, i.e. 'device=0' or 'device=0,1,2,3' for Multi-GPU. torch.cuda.is_available(): False torch.cuda.device_count(): 0 os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']: None See https://pytorch.org/get-started/locally/ for up-to-date torch install instructions if no CUDA devices are seen by torch.

WARNING ⚠️ no labels found in pose set, can not compute metrics without labels Epoch GPU_mem box_loss pose_loss kobj_loss cls_loss dfl_loss Instances Size 47/75 3.62G 2.729 10.58 0 1.909 3.07 427 640: 100%|██████████| 2/2 [00:00<00:00, 3.69it/s] Class Images Instances Box(P R mAP50 mAP50-95) Pose(P R mAP50 mAP50-95): 100%|██████████| 1/1 [00:00<00:00, 22.18it/s all 8 0 0 0 0 0 0 0 0 0 WARNING ⚠️ no labels found in pose set, can not compute metrics without labels Epoch GPU_mem box_loss pose_loss kobj_loss cls_loss dfl_loss Instances Size 48/75 3.75G 2.705 10.59 0 1.99 3.112 412 640: 100%|██████████| 2/2 [00:00<00:00, 3.45it/s] Class Images Instances Box(P R mAP50 mAP50-95) Pose(P R mAP50 mAP50-95): 100%|██████████| 1/1 [00:00<00:00, 23.20it/s all 8 0 0 0 0 0 0 0 0 0 WARNING ⚠️ no labels found in pose set, can not compute metrics without labels Epoch GPU_mem box_loss pose_loss kobj_loss cls_loss dfl_loss Instances Size 49/75 3.62G 2.562 10.5 0 1.906 3.073 446 640: 100%|██████████| 2/2 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metrics without labels Epoch GPU_mem box_loss pose_loss kobj_loss cls_loss dfl_loss Instances Size 52/75 3.75G 2.725 10.59 0 1.935 3.002 496 640: 100%|██████████| 2/2 [00:00<00:00, 3.20it/s] Class Images Instances Box(P R mAP50 mAP50-95) Pose(P R mAP50 mAP50-95): 100%|██████████| 1/1 [00:00<00:00, 23.49it/s all 8 0 0 0 0 0 0 0 0 0 WARNING ⚠️ no labels found in pose set, can not compute metrics without labels Epoch GPU_mem box_loss pose_loss kobj_loss cls_loss dfl_loss Instances Size 53/75 3.74G 2.6 10.5 0 1.807 2.961 458 640: 100%|██████████| 2/2 [00:00<00:00, 3.52it/s] Class Images Instances Box(P R mAP50 mAP50-95) Pose(P R mAP50 mAP50-95): 100%|██████████| 1/1 [00:00<00:00, 18.04it/s all 8 0 0 0 0 0 0 0 0 0 WARNING ⚠️ no labels found in pose set, can not compute metrics without labels Epoch GPU_mem box_loss pose_loss kobj_loss cls_loss dfl_loss Instances Size 54/75 3.74G 2.599 10.51 0 1.777 2.895 474 640: 100%|██████████| 2/2 [00:00<00:00, 3.44it/s] Class Images Instances Box(P R 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kobj_loss cls_loss dfl_loss Instances Size 57/75 3.63G 2.583 10.45 0 1.769 2.872 459 640: 100%|██████████| 2/2 [00:00<00:00, 3.80it/s] Class Images Instances Box(P R mAP50 mAP50-95) Pose(P R mAP50 mAP50-95): 100%|██████████| 1/1 [00:00<00:00, 24.48it/s all 8 0 0 0 0 0 0 0 0 0 WARNING ⚠️ no labels found in pose set, can not compute metrics without labels Epoch GPU_mem box_loss pose_loss kobj_loss cls_loss dfl_loss Instances Size 58/75 3.7G 2.452 10.49 0 1.804 2.989 405 640: 100%|██████████| 2/2 [00:00<00:00, 3.23it/s] Class Images Instances Box(P R mAP50 mAP50-95) Pose(P R mAP50 mAP50-95): 100%|██████████| 1/1 [00:00<00:00, 20.85it/s all 8 0 0 0 0 0 0 0 0 0 WARNING ⚠️ no labels found in pose set, can not compute metrics without labels Epoch GPU_mem box_loss pose_loss kobj_loss cls_loss dfl_loss Instances Size 59/75 3.63G 2.533 10.47 0 1.724 2.816 515 640: 100%|██████████| 2/2 [00:00<00:00, 3.10it/s] Class Images Instances Box(P R mAP50 mAP50-95) Pose(P R mAP50 mAP50-95): 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Epoch GPU_mem box_loss pose_loss kobj_loss cls_loss dfl_loss Instances Size 66/75 3.61G 2.276 10.35 0 2.043 2.844 224 640: 100%|██████████| 2/2 [00:00<00:00, 2.14it/s] Class Images Instances Box(P R mAP50 mAP50-95) Pose(P R mAP50 mAP50-95): 100%|██████████| 1/1 [00:00<00:00, 8.10it/s all 8 0 0 0 0 0 0 0 0 0 WARNING ⚠️ no labels found in pose set, can not compute metrics without labels Epoch GPU_mem box_loss pose_loss kobj_loss cls_loss dfl_loss Instances Size 67/75 3.77G 2.274 10.36 0 1.983 2.94 223 640: 100%|██████████| 2/2 [00:00<00:00, 2.16it/s] Class Images Instances Box(P R mAP50 mAP50-95) Pose(P R mAP50 mAP50-95): 100%|██████████| 1/1 [00:00<00:00, 4.43it/s all 8 0 0 0 0 0 0 0 0 0 WARNING ⚠️ no labels found in pose set, can not compute metrics without labels Epoch GPU_mem box_loss pose_loss kobj_loss cls_loss dfl_loss Instances Size 68/75 3.77G 2.287 10.37 0 1.982 3.006 222 640: 100%|██████████| 2/2 [00:00<00:00, 2.40it/s] Class Images Instances Box(P R mAP50 mAP50-95) Pose(P R mAP50 mAP50-95): 100%|██████████| 1/1 [00:00<00:00, 12.17it/s all 8 0 0 0 0 0 0 0 0 0 WARNING ⚠️ no labels found in pose set, can not compute metrics without labels Epoch GPU_mem box_loss pose_loss kobj_loss cls_loss dfl_loss Instances Size 69/75 3.61G 2.202 10.31 0 1.9 3.045 222 640: 100%|██████████| 2/2 [00:00<00:00, 3.81it/s] Class Images Instances Box(P R mAP50 mAP50-95) Pose(P R mAP50 mAP50-95): 100%|██████████| 1/1 [00:00<00:00, 21.94it/s all 8 0 0 0 0 0 0 0 0 0 WARNING ⚠️ no labels found in pose set, can not compute metrics without labels Epoch GPU_mem box_loss pose_loss kobj_loss cls_loss dfl_loss Instances Size 70/75 3.61G 2.273 10.36 0 1.942 2.803 222 640: 100%|██████████| 2/2 [00:00<00:00, 3.46it/s] Class Images Instances Box(P R mAP50 mAP50-95) Pose(P R mAP50 mAP50-95): 100%|██████████| 1/1 [00:00<00:00, 23.22it/s all 8 0 0 0 0 0 0 0 0 0 WARNING ⚠️ no labels found in pose set, can not compute metrics without labels Epoch GPU_mem box_loss pose_loss kobj_loss cls_loss dfl_loss Instances Size 71/75 3.61G 2.236 10.35 0 1.895 3.091 221 640: 100%|██████████| 2/2 [00:00<00:00, 3.84it/s] Class Images Instances Box(P R mAP50 mAP50-95) Pose(P R mAP50 mAP50-95): 100%|██████████| 1/1 [00:00<00:00, 22.78it/s all 8 0 0 0 0 0 0 0 0 0 WARNING ⚠️ no labels found in pose set, can not compute metrics without labels Epoch GPU_mem box_loss pose_loss kobj_loss cls_loss dfl_loss Instances Size 72/75 3.61G 2.241 10.33 0 1.822 2.774 222 640: 100%|██████████| 2/2 [00:00<00:00, 3.27it/s] Class Images Instances Box(P R mAP50 mAP50-95) Pose(P R mAP50 mAP50-95): 100%|██████████| 1/1 [00:00<00:00, 20.16it/s all 8 0 0 0 0 0 0 0 0 0 WARNING ⚠️ no labels found in pose set, can not compute metrics without labels Epoch GPU_mem box_loss pose_loss kobj_loss cls_loss dfl_loss Instances Size 73/75 3.61G 2.225 10.32 0 1.831 2.853 223 640: 100%|██████████| 2/2 [00:00<00:00, 3.75it/s] Class Images Instances Box(P R mAP50 mAP50-95) Pose(P R mAP50 mAP50-95): 100%|██████████| 1/1 [00:00<00:00, 23.78it/s all 8 0 0 0 0 0 0 0 0 0 WARNING ⚠️ no labels found in pose set, can not compute metrics without labels Epoch GPU_mem box_loss pose_loss kobj_loss cls_loss dfl_loss Instances Size 74/75 3.61G 2.16 10.28 0 1.809 2.826 224 640: 100%|██████████| 2/2 [00:00<00:00, 3.52it/s] Class Images Instances Box(P R mAP50 mAP50-95) Pose(P R mAP50 mAP50-95): 100%|██████████| 1/1 [00:00<00:00, 21.35it/s all 8 0 0 0 0 0 0 0 0 0 WARNING ⚠️ no labels found in pose set, can not compute metrics without labels Epoch GPU_mem box_loss pose_loss kobj_loss cls_loss dfl_loss Instances Size 75/75 3.61G 2.248 10.31 0 1.798 2.688 224 640: 100%|██████████| 2/2 [00:00<00:00, 3.67it/s] Class Images Instances Box(P R mAP50 mAP50-95) Pose(P R mAP50 mAP50-95): 100%|██████████| 1/1 [00:00<00:00, 21.85it/s all 8 0 0 0 0 0 0 0 0 0 WARNING ⚠️ no labels found in pose set, can not compute metrics without labels 75 epochs completed in 0.038 hours. Optimizer stripped from runs\pose\yolo12_pig_pose3\weights\last.pt, 5.8MB Optimizer stripped from runs\pose\yolo12_pig_pose3\weights\best.pt, 5.8MB Validating runs\pose\yolo12_pig_pose3\weights\best.pt... Ultralytics 8.3.63 🚀 Python-3.12.11 torch-2.6.0+cu124 CUDA:0 (NVIDIA GeForce RTX 4060 Laptop GPU, 8188MiB) YOLO12-pose summary (fused): 395 layers, 2,698,523 parameters, 0 gradients, 6.9 GFLOPs Class Images Instances Box(P R mAP50 mAP50-95) Pose(P R mAP50 mAP50-95): 100%|██████████| 1/1 [00:00<00:00, 32.26it/s all 8 0 0 0 0 0 0 0 0 0 WARNING ⚠️ no labels found in pose set, can not compute metrics without labels Speed: 0.2ms preprocess, 1.7ms inference, 0.0ms loss, 0.8ms postprocess per image Results saved to runs\pose\yolo12_pig_pose3 💡 Learn more at https://docs.ultralytics.com/modes/train 怎么办

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