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图片标注工具用于对图像进行标记。

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简介：
该图片标注工具能够在Windows环境下直接运行，其压缩包内包含了labelImg.exe程序以及一组预先定义好的类别名称，这些类别名称已整理成predefined_classes.txt文档。为了开始使用，请您在predefined_classes.txt文件中逐行添加所有需要标注的类别名称。随后，运行labelImg.exe程序，并选择包含待标注图片的文件夹，系统将能够自动生成每张图片对应的标签文档数据，从而完成图像标注工作。

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  • Mark图片标注工具_支持文本和图像标注
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    Mark是一款功能全面的图片标注工具，用户可以轻松进行文本与图像标注工作。它适用于多种场景，操作简便且高效，为用户提供便利的工作体验。 这是一份用于文字识别的切分工具介绍。不同的模型可能需要使用不同类型的工具。以下是压缩包内各文件夹的具体含义： - data 文件夹：包含原始数据（img）。 - text_detection 文件夹下的 data 子文件夹：存放经过切分后进行目标检测的数据。 - text_recognition 文件夹： - 下层的 annotation.txt 文件列出所有图片及其标注，格式为“图片名称\t标注文字”。 - images 文件夹包含从原始数据中切割出来的文本图像。 使用的识别模型是 CRNN。将数据放入 data 文件夹后，请双击 mark.cmd 脚本段落件以开始使用该工具。
     
  • 图像标注工具
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    图像标注工具是一种软件或在线平台，帮助用户对图片进行标签分类、边界框标记及像素级分割等操作，广泛应用于机器学习和计算机视觉领域。 这款图片标注工具适用于Windows系统直接运行。压缩包内包含labelImg.exe程序以及预定义的类别名称文档predefined_classes.txt。使用方法如下：首先在predefined_classes.txt文件中按行输入所有需要标注的类别名称，然后启动labelImg.exe程序，并选择要进行标注的图片文件夹。工具会自动生成每张图片对应的标签数据文档。
     
  • 图像标注工具：labelImg
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    LabelImg是一款开源的图形界面图像标注软件，广泛应用于物体检测和识别任务中，支持多种数据格式，便于开发者训练机器学习模型。 我找到了一些需要编译的工具，于是制作了一个可以直接使用的exe包。这个图像标注工具对于模型训练非常有帮助。
     
  • LabelImg图像标注工具
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    LabelImg是一款开源的图像标注软件，主要用于计算机视觉领域中的对象检测和图像识别任务。它支持多种格式的数据集，并提供用户友好的界面进行注释和标签管理。 labelImg是一款开源的图片标注工具，允许用户在上面画框并标注对应的类别。该工具使用Python和Qt开发，并将标注信息保存为xml文件。
     
  • Labelme.exe图像标注工具
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    Labelme.exe是一款便捷高效的图像标注软件，支持用户在图片上自由绘制多边形、直线等进行精准标记，广泛应用于计算机视觉和机器学习领域。 相比于通过命令行运行labelme，使用封装好的Labelme.exe程序更为简洁方便。labelme是一款基于QT的跨平台图像标注工具，用Python编写而成，适用于分类、检测、分割、关键点等常见的视觉任务，并支持VOC格式和COCO等多种导出格式。该工具代码简单易读，非常适合初学者使用。作为一款图像标注工具，labelme主要用于构建神经网络前的数据集准备工作。由于是用Python编写的，在使用之前需要先安装Python环境。
     
  • LabelImg：用于图形图像注释及标注对象边界框的工具
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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。
     
  • LabelImg图片标注工具
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    LabelImg是一款开源的图像标注软件，专为机器学习项目设计，支持多种格式数据集的创建和编辑，帮助开发者高效地进行目标检测与识别模型训练。 LabelImg图片标注工具有需要的朋友可以自行获取并解压运行。
     
  • Windows_LabelImg_图像标注工具.zip
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    Windows_LabelImg_图像标注工具.zip是一款专为Windows系统设计的开源图像标注软件。它提供了便捷友好的界面，支持Pascal VOC等格式数据集制作，广泛应用于目标检测、语义分割等领域研究者和开发者之中。 在计算机视觉领域，数据标注是至关重要的一步，它为机器学习和深度学习模型提供训练所需的输入数据。Labelimg是一款流行且实用的图像标注工具，尤其适用于Windows操作系统用户。 本篇文章将详细探讨Labelimg的特性、功能以及如何在Windows环境下使用。Labelimg是一个开源的图像注释工具，支持多种格式的图像数据（如.jpg、.png等），并能够生成XML文件，这些XML文件包含了图像中的对象边界框信息，这对于训练目标检测或语义分割模型至关重要。XML文件通常遵循PASCAL VOC数据格式，这是一个广泛接受的标准，使得标注结果可以轻松地与各种深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）兼容。 在Windows平台上，Labelimg通常以可执行文件的形式提供，例如压缩包中的labelImg.exe。用户只需双击运行即可使用该程序，并且无需安装过程。界面简洁直观，主要包含以下几个部分： 1. **图像预览区**：显示待标注的图像。 2. **标签列表**：包括预设或自定义的物体类别选项。 3. **操作区**：提供“新建”、“打开”和“保存”等按钮用于管理标注项目。 4. **边界框编辑功能**：用户可以添加、删除、移动以及调整边界框大小，以确保每个对象都被准确地标注。 使用Labelimg进行图像标注时，首先需要准备待标注的图片文件。通过程序中的“打开”选项加载这些图片，并选择相应的标签为边界框指定类别。之后，在图像上画出物体的边界框并保存结果。如果需要修改，则可以再次调整边界框的位置和大小以确保准确性。 除了基本的功能外，Labelimg还支持批量处理大量图像文件的能力。用户可以通过创建一个包含所有待标注图片路径的文本段落件，并使用程序命令行参数来实现自动化批量打开与处理任务。 对于希望涉足计算机视觉领域、特别是目标检测及图像识别研究或开发工作的人员来说，熟悉并掌握Labelimg的操作是十分必要的。尽管存在其他类似的工具，但因其简洁的设计和良好的跨平台支持而成为许多用户的首选。
     
  • LabelImg图片标注工具.zip
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    LabelImg是一款开源的图像标注软件，适用于计算机视觉项目中的对象检测和分类任务，帮助开发者高效地对图片数据进行标记。 LabelImg 是一个可视化的图像标定工具，在使用前需要配置环境（Python 和 lxml）。对于 YOLO、SSD 等目标检测网络所需的数据集，都需要通过此工具来标定图像中的目标。生成的 xml 文件遵循 PASCAL VOC 格式。