本文介绍搭建一套简单的AI视觉训练环境的过程，作者也是刚开始接触机器视觉，现将学习过程中的搭建过程梳理下来分享给大家。创作过程实属不易，如不喜欢请轻轻绕过，如有建议无比欢迎，只愿我们共同进步。
1.概述
开发环境基于yolov5进行训练演练，开发人员通过PyCharm、VSCode等开发环境连接至远程训练服务器的容器，利用训练服务器的GPU进行训练。
开发端操作系统：Windows
2.Anaconda安装
2.1程序安装
官方下载地址：https://www.anaconda.com/products/distribution
下载windows版本进行安装，具体安装步骤忽略。
2.2配置环境变量
在 控制面板\系统和安全\系统\高级系统设置\环境变量\用户变量\PATH 中添加 anaconda的安装目录的Scripts文件夹, 比如我的路径是C:\Users\name\anaconda3\Scripts, 看个人安装路径不同需要自己调整。
之后就可以打开Anaconda Prompt命令行，输入
conda --version 如果输出conda 4.4.11之类的就说明环境变量设置成功了。
为了避免可能发生的错误, 我们在命令行输入以下命令，对所有工具包进行升级：
conda upgrade --all 2.3添加下载源
打开打开C:\User\name\ .condarc，（如：C:\Users\xiyou）
用记事本打开.condarc文件,修改内容如下：
channels:- http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/- http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/- http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
show_channel_urls: true
3.数据标注工具安装
数据标注工具我们选择labelImg，labelImg是一种矩形标注工具，常用于目标识别和目标检测，其标记数据输出为.xml和.txt。
3.1创建虚拟环境
1） 启动Anaconda Prompt创建虚拟环境，命名为labelimg
conda create -n labelimg python=3.8 -y2） 切换至该虚拟环境
conda activate labelimg3.2安装labelImg
1）安装依赖包PyQt5、pyqt5-tools、lxml
pip install PyQt5 pyqt5-tools lxml -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple2）安装labelImg
pip install labelImg -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple3）运行labelImg启动，如果正常打开labelImg工具，则安装成功。
labelImg
4.数据标注
4.1数据预处理
1）数据去重
可利用visipics工具对重复的图片进行处理，下载地址如下：
http://www.winwin7.com/soft/7756.html
2）数据集拆分
首先准备好需要打标注的数据集，我们创建一个名称为MyData的文件夹，里面创建一个名称为Images的文件夹用于存放需要打标签的原始数据；再创建一个名称为labels的文件夹用于存放标注的标签文件；再创建一个名称为predefined_classes.txt的文件，用于存放标注类别的名称。
创建images文件夹和labels文件夹，分别存放图片和标注文件，如下：
MyData/
├── images/ # 原始图片文件所在目录
├── labels/ # 标注文件所在目录
├── predefined_classes.txt # 标注类别定义
├── splitYoloDataSet.py # 数据集拆分脚本
其中：
- predefined_classes.txt文件中的分类标签定义，例如：
- splitYoloDataSet.py 脚本的内容如下：
im
