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使用Vue和Konva.js（不使用vue-konva）实现数据标注的矩形和多边形功能

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简介：
本项目利用Vue框架结合Konva.js库开发了一个灵活的数据标注工具，支持添加和编辑矩形及复杂多边形区域，适用于图像分析等场景。 使用Vue结合Konva.js（未采用vue-konva库）实现数据标注功能，支持矩形和多边形的绘制、移动及调整大小。当前代码中尚未添加删除功能。注释部分需进一步详细化以方便理解与维护。

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  • 使用Vue和Konva.js（不使用vue-konva）实现数据标注的矩形和多边形功能
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    本项目利用Vue框架结合Konva.js库开发了一个灵活的数据标注工具，支持添加和编辑矩形及复杂多边形区域，适用于图像分析等场景。 使用Vue结合Konva.js（未采用vue-konva库）实现数据标注功能，支持矩形和多边形的绘制、移动及调整大小。当前代码中尚未添加删除功能。注释部分需进一步详细化以方便理解与维护。
     
  • 增加了新功能并优化了代码的Vue和Konva多边形与矩形标注Demo 2.0
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    本项目为Vue框架下利用Konva库实现的多边形与矩形标注工具，新版在增加多项实用功能的同时，对原有代码进行了深度优化，提供更流畅的操作体验。 使用Vue结合Konva.js（未采用vue-konva库），可以实现数据标注矩形和多边形的功能。以下是功能的详细描述： 1. 自适应画布：根据屏幕大小自动调整画布尺寸。 2. 新增矩形和多边形绘制功能，其中顶点被限制在画布范围内不能拖拽出界。 3. 支持Ctrl+Z撤销操作以及Del键删除选中图形的功能。 4. 鼠标滚轮可以实现对画布的放大与缩小效果。 5. 实现了检查图形是否符合规范的功能。 计划增加功能： - 约束所有绘制出来的图形，使其不能被拖拽出画布范围之外。
     
  • 使用 SpringBoot 和 Vue 实现登录注册功能
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    本项目采用Spring Boot框架后端与Vue.js前端技术栈，实现了用户登录和注册的基础功能，包括用户身份验证、密码加密存储等安全措施。 这是我第一次尝试，之前可能后端出现了错误。如果有不当之处，请各位大佬多多指教。
     
  • 使用MATLAB和Sutherland-Hodgeman算法实现多边形与矩形的裁剪
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    本项目采用MATLAB编程环境，基于Sutherland-Hodgeman裁剪算法，实现了复杂多边形与简单矩形的精准裁剪功能。 可以实现任意多边形顶点参数输入后使用Sutherland-Hodgeman算法进行多边形被矩形裁剪的功能。
     
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    本资源提供了一个使用Vue前端框架与Spring Boot后端技术栈来开发用户登录系统的详细教程和项目代码。包含了前后端分离的最佳实践及安全认证机制详解。 该项目结构完整，代码齐全，并配有运行说明文档。前后端分离设计主要采用了Vue、SpringBoot与Mybatis的整合技术，使用了Mysql数据库。此项目适合初学者学习，通过一个简单的登录实例来了解其运行原理。
     
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    本项目展示了如何运用Vue框架结合Moment.js库来开发具有动态效果的倒计时应用，适用于网页活动、限时促销等多种场景。 本段落详细介绍了如何使用Vue与Moment库来实现倒计时效果，并且具有一定的参考价值。对于对此感兴趣的朋友来说，这是一篇值得阅读的文章。
     
  • 使用Vue和ElementUI构建多级树形菜单
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    本项目展示如何运用Vue框架结合ElementUI组件库，实现复杂且功能丰富的多级树形菜单系统，适用于各类管理后台界面开发。 一个完整的树形菜单示例代码可以下载并直接运行，包含node_module包。该示例使用Vue框架结合el-menu组件实现多层树形结构，并提供模拟数据格式。
     
  • 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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    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。