http://Supervise.ly是一个基于网络的图像和视频标注平台,个人研究人员和大型团队可以在其中对数据集和神经网络进行注释和实验。 除了框、线、点、多边形或位图画笔等基本注释工具外,http://Supervise.ly还提供数据转换语言工具并支持 3D 点云。 http://Supervise.ly的主要特性: AI辅助标记 多格式数据注释和管理 选...
PixelAnnotationTool是一个可以使用OpenCV的分水岭算法快速手动注释目录中图像的工具。 用户可以用画笔手动标记区域,然后启动算法。如果初始分割需要校正,用户可以在错误区域上重新绘制新的区域标注。 发布于 2024-05-09 10:33・IP 属地中国香港 图像标注工具 ...
LabelImg是一个流行的图像标注工具,目前已加入Label Studio社区,不再积极开发。Label Studio是一个灵活的开源数据标签工具,适用于各种类型的数据,包括图像,文本,音频,视频和时间序列数据。 LabelImg中的标注信息以PASCAL VOC格式保存,另外,它还支持YOLO和XML格式。 10.Coco Annotator https://github.com/jsbroks/coco-...
答:一些常用的图像标注工具包括LabelImg、VGG Image Annotator (VIA)和RectLabel(仅限Mac)。LabelImg是一款开源的图像标注工具,支持矩形、多边形、圆形等标注形状,适用于目标检测任务。VIA由牛津大学计算机视觉组开发,支持多种标注任务,包括目标检测、图像分类等。RectLabel是专为Mac平台设计的图像标注工具,提供直观的界面和...
为此,我们列出了13个最流行的图像标注工具及其主要功能和定价信息,其中1至8为付费平台,9至13为免费图像标注工具。下表为8个付费平台的主要对比: 1、V7 V7是一个集数据集管理、图像标注、视频标注、autoML模型训练于一体的自动化标注平台,自动完成标注任务。
labelme 是一个基于 python 的开源图像多边形标注工具,可用于手动标注图像以进行对象检测、分割和分类。它是在线 LabelMe 的离线分支,最近关闭了新用户注册选项。所以,在这篇文章中,我们只考虑 labelme(小写)。 该工具是具有直观用户界面的轻量级图形应用程序...
labelImg是可视化的图像标注工具,可以标注图像中的目标,生成XML、JSON、txt格式的文件 2.1.下载与安装 安装环境:Windows+Anaconda 安装: 在GitHub下载压缩包,解压缩; 打开Anaconda Prompt然后跳转到安装包下载的目录下,即labelImg-master文件夹, 然后执行以下命令 : ...
LabelMe是由麻省理工(MIT)的计算机科学和人工智能实验室(CSAIL)研发的图像标注工具。与LabelImg相比,LabelMe的功能更加丰富和灵活。它支持对图像进行多边形、矩形、圆形、多段线、线段、点等多种形式的标注,不仅可用于目标检测和图像分割等任务,还可进行flag形式的标注,用于图像分类和清理任务。此外,LabelMe还支持视频...
以下是一些常用的图像标注工具: 3. LabelImg的使用教程 这里以LabelImg工具为例,介绍如何进行图像标注。 3.1 安装 首先,确保你的机器上安装了 Python 和 pip。然后,使用以下命令安装 LabelImg: pipinstalllabelimg 1. 3.2 使用 安装完成后,在终端中运行以下命令启动 LabelImg: ...
支持对象检测,图像实例分割数据标注 支持导出YOLO、KITTI、COCOJSON与CSV格式 读写Pascal VOC格式的XML文件 04 OpenCV/CVAT 官方主页 代码语言:javascript 复制 https://github.com/opencv/cvat 高效的计算机视觉标注工具,支持图像分类、对象检测框、图像语义分割、实例分割数据标注在线标注工具。支持图像与视频数据标注,最...