Python利用SAM的半自动图像标注工具（适用于生成目标检测与语义分割数据集）.zip

简介：
本资源提供了一个基于Python和SAM模型的半自动图像标注工具，旨在简化目标检测和语义分割的数据准备过程。 Python基于SAM的半自动图像标注工具（可制作目标检测和语义分割数据集）.zip 该工具利用Segment Anything Model实现半自动的数据标注，只需点击一次即可完成图像分割、标注及YOLO格式转换，并支持多对象与多类别的高效处理。 ### 1. 安装依赖 1. 在命令行中执行： ```python pip install -r requirements.txt ``` 2. 将SAM模型下载并放置在项目的**.models**目录下。 ### 2. 使用方法 - 根据需要修改 **main.py** 文件中的 **img_path, mask_path, label_path** 路径。 - 修改标签类别信息。 - 运行程序，使用鼠标左键选择点位，右键取消上一步操作；按 **s** 键保存标注结果，按**Ese**键退出工具。 - 按照提示，在每一类目标完成后会有弹窗通知用户继续进行下一轮的标注工作。