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LabelMe:利用Python进行图像多边形标注(包括多边形、矩形、圆形、直线及点和图像级别的标注)

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简介:
LabelMe是一款基于Python开发的工具,支持对图像中的多边形、矩形、圆形、直线以及点等多种元素进行精确的手工标注,适用于图像识别与计算机视觉研究。 Labelme 是一个基于 Python 并使用 Qt 构建图形界面的图像注释工具,它启发于其他类似的工具。该软件支持多种类型的图元(多边形、矩形、圆形、直线和点),并可用于实例分割的 VOC 数据集示例及其他应用如语义分割、边界框检测与分类等。 Labelme 的主要特点包括: - 图像注释功能,涵盖多边形、矩形、圆形、直线及点。 - 用于图像标记注释以支持分类和清理工作。 - 支持视频注释。 - 提供 GUI 自定义选项(如预设标签/标志、自动保存以及标签验证等)。 - 可导出 VOC 格式的数据集,适用于语义或实例分割任务。 - 能够输出 COCO 格式的数据集以进行实例细分。 该工具要求在 Ubuntu 系统上运行。

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客服
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  • LabelMePython线
    优质
    LabelMe是一款基于Python开发的工具,支持对图像中的多边形、矩形、圆形、直线以及点等多种元素进行精确的手工标注,适用于图像识别与计算机视觉研究。 Labelme 是一个基于 Python 并使用 Qt 构建图形界面的图像注释工具,它启发于其他类似的工具。该软件支持多种类型的图元(多边形、矩形、圆形、直线和点),并可用于实例分割的 VOC 数据集示例及其他应用如语义分割、边界框检测与分类等。 Labelme 的主要特点包括: - 图像注释功能,涵盖多边形、矩形、圆形、直线及点。 - 用于图像标记注释以支持分类和清理工作。 - 支持视频注释。 - 提供 GUI 自定义选项(如预设标签/标志、自动保存以及标签验证等)。 - 可导出 VOC 格式的数据集,适用于语义或实例分割任务。 - 能够输出 COCO 格式的数据集以进行实例细分。 该工具要求在 Ubuntu 系统上运行。
  • LabelMe工具
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    LabelMe是一款强大的在线图像注释平台,特别支持灵活的多边形标注功能。用户可以轻松地在图片上绘制复杂形状的多边形区域进行详细标记和分类,广泛应用于机器学习与计算机视觉领域。 这是一款基于Python的开源图形图像标注工具,支持多边形、矩形、圆形、直线、点以及线带六种不同的标注类型,并能以JSON格式保存和导出数据。该工具已编译为可执行程序,无需安装下载解压即可直接使用,非常适合深度学习领域内的数据标注需求。
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    本应用利用C#编程语言实现多种基本几何图形的绘制功能,包括圆形、圆弧、多边形、曲线、直线及矩形。用户可以轻松创建复杂的图像设计。 本资源包含完整项目及详细注释的报告,使用C#语言绘制美观的风景图片。这不仅能满足个人兴趣爱好,还能通过练习C#绘图应用提升技能,并在过程中享受艺术带来的乐趣。这是一种快速且有趣的学习方法!
  • 使fabric.js在canvas上对,涵盖线线记车道线、障碍物交通信号灯等功能。
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    本项目利用Fabric.js在HTML5 Canvas上实现图像标注功能,支持绘制矩形、圆形、多边形等多种图形,方便用户精准标注车道线、障碍物与交通信号灯等元素。 项目工程资源经过严格测试后方可上传,并确保可以直接运行成功且功能正常。这些资源可以轻松复制并复现相同的项目成果。本人具有丰富的全栈开发经验,在使用过程中如有任何问题,欢迎随时联系我以获得及时的帮助和支持。 【资源内容】:详细信息请查看页面下方的“资源详情”,包括完整源码、工程文件及说明(若有)等资料。 【适用范围】:适用于各种项目设计场景中,如项目开发、毕业设计、课程作业、学科竞赛和初期立项等。这些资源不仅可用于复刻现有功能,还可以作为扩展新功能的基础。 本资源仅供学习和技术交流使用,请勿用于商业用途,使用者需自行承担一切后果。 部分字体及插图来源于网络,若涉及侵权问题请联系删除,本人不对相关内容的版权或合法性承担责任;收取的费用仅是为了补偿整理和收集资料所花费的时间成本。
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    本课程作业聚焦于计算机图形学基础,涵盖直线、椭圆、圆与多边形的绘制技术,并深入探讨了图形填充和裁剪算法。 图形学作业要求使用VC6.0编写:三种画直线算法、中点画椭圆和圆形、扫描转换多边形以及递归填充。
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    LabelImg是一款开源软件,专为图像和图形注释设计,能够高效地标注物体边界框,广泛应用于机器学习与计算机视觉领域。 LabelImg 是一个用于图形图像注释的工具,并且是使用 Python 编写的,采用了 Qt 来构建其用户界面。批注结果会被保存为 XML 文件并遵循 PASCAL VOC 格式。此外,它还支持 YOLO 和 CreateML 数据格式。 安装方法如下: 从源代码构建: - 对于 Ubuntu Linux 系统,请确保已安装 Python 3 和 Qt5。 安装命令:`sudo apt-get install pyqt5-dev-tools` 使用 pip 命令安装依赖项:`pip3 install -r requirements-linux-python3.txt` 构建 LabelImg 的命令为 `make qt5py3` 运行: - 在 Ubuntu Linux 上使用 Python 3 运行 LabelImg,输入命令 `python3 labelImg.py` - 如果需要指定图片路径和预定义的类别文件,请执行:`python3 labelImg.py [IMAGE_PATH] [PRE-DEFINED CLASS FILE]` 苹果系统(macOS)上的安装步骤类似,在确保依赖项已正确安装后进行构建。