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修改版的 labelme 项目代码，展示标签和标注数量

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简介：
这是一个基于原版Labelme项目的改进版本，主要功能包括自定义展示已创建的标签信息以及统计各类标注的数量。适合需要详细记录和分析数据集需求的研究人员使用。 对labelme官方代码进行了修改，增加了标注框的标签显示功能，无需点击标注框即可查看其对应标签。同时新增了已标注数量及总数统计功能，方便用户实时了解每次标注的情况，并能快速定位到未完成标记的位置。具体实现细节可参考相关博客文章。如有任何问题或建议，欢迎在博客下方留言讨论。

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  • 修改版的 labelme 项目代码，展示标签和标注数量
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    这是一个基于原版Labelme项目的改进版本，主要功能包括自定义展示已创建的标签信息以及统计各类标注的数量。适合需要详细记录和分析数据集需求的研究人员使用。 对labelme官方代码进行了修改，增加了标注框的标签显示功能，无需点击标注框即可查看其对应标签。同时新增了已标注数量及总数统计功能，方便用户实时了解每次标注的情况，并能快速定位到未完成标记的位置。具体实现细节可参考相关博客文章。如有任何问题或建议，欢迎在博客下方留言讨论。
     
  • labelme修改版，支持画面中显示标签
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    这是一个基于LabelMe工具改进后的版本，特别新增了在图像上实时显示标签的功能，极大提升了用户体验和标注效率。 对labelme进行魔改，使标签能够显示在画面上。
     
  • Labelme 数据标注工具 5.5.0版本
    优质
    LabelMe是一款功能强大的图像注释和数据标注开源软件，其最新5.5.0版本提供了更多便捷的数据标注工具和改进的功能，助力用户提高工作效率。 Labelme 5.5.0 是一个数据标注工具。
     
  • LabelMe标注工具
    优质
    LabelMe是一款功能强大的在线图像注释平台，允许用户为图片添加详细的标签和边界框，广泛应用于计算机视觉与机器学习领域。 深度学习标注工具专为不具备编程背景的用户设计了一个可视化窗口界面，只需双击即可运行，无需安装Python环境或其他依赖项。原版本是使用Python3开发的，但经过优化后可以方便地让没有Python操作经验的人也能轻松上手。希望这个改进版能对您有所帮助。
     
  • Python中修改DICOM数据标签信息的源代码
    优质
    本段代码提供了一种使用Python语言来读取、编辑和更新DICOM医学影像文件中的元数据（标签信息）的方法。通过简单的函数调用即可实现对多个DICOM图像文件进行批量处理，适用于科研与医疗数据分析场景。 支持批量修改一个研究下的所有DICOM数据的标签信息，包括患者姓名、ID、研究ID、研究日期和访问编号。
     
  • Labelme数据标注工具的中文版本
    优质
    LabelMe是中国用户友好的数据标注软件，支持图像注释和信息提取，提供灵活多样的标注方式，助力机器学习与计算机视觉研究。 Labelme中文版是一款适用于目标检测与分割任务的数据集制作工具，支持JSON数据格式及转换功能。该软件操作简便快捷，并提供一键执行程序的功能，无需额外下载其他安装包。
     
  • Excel数据标签【实用的小工具用于生成和修改数据标签】
    优质
    Excel数据标签是一款小巧实用的工具，帮助用户快速生成与编辑表格中的数据标签。通过简化繁琐的手动操作过程，提升工作效率与准确性，让数据分析更加直观便捷。 请下载文件，并将文件解压后存到你希望的目录后再打开文件（而不是直接打开ZIP文件再打开XLS文件），这样你的Excel中就会出现一个工具“更改数据标签”。先选中要修改标签的数据系列，然后点击该工具，在弹出的选择框内用鼠标选定放置数据标签的单元格。“更改数据标签”功能会一直保留在Excel中，即使你关闭了程序，下次打开时依然可以直接使用。 此工具的功能和特点如下： 1. 行或列中的数据均可作为数据标签（程序自动判断）。 2. 可引用其他表中的单元格。 3. 支持部分修改（选择系列的某一点进行修改）。 4. 引用单元格的数量可以少于系列点数。 5. 即使存在错误的数据，也可以成功引用。
     
  • LabelMe标注工具.zip
    优质
    LabelMe是一款便捷高效的图像注释和标注软件。它允许用户直接在图片上进行标记、绘制边界框等操作，并自动生成相应的数据标签，广泛应用于计算机视觉研究领域。 资源包括在Windows系统上可以直接安装使用的LabelMe标注工具的可执行文件（exe）。