图像标注是有监督机器学习中的数据标注技术之一,要做图像注释，必须需要一个专用的注释工具，现在有很多图像注释工具。在本文中，我们将根据在项目中使用它们以及我们寻找最适合使用的工具时的个人经验，为你们推荐五个最好的免费图像注释工具。imglabimglab是我们尝试过的最新工具，此工具是基于web的工具，但你们也可以在本地安装。这本身就是一个优势，因为你们可以访问该网站并启动注释项目。此外，不需要任何
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2023-12-07 19:58:01
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在计算机视觉中，图像标注是最重要的工作之一。在大量应用程序中，计算机视觉本质上是拥有一双机器眼睛——拥有看见世界和解读世界的能力。有时，机器学习项目的目的在于解锁那些黑科技，例如增强现实技术、自动语音识别和神经网络机器翻译，这些AI应用程序拥有改变全球范围内个体生命和企业的潜能。同样的，计算机视觉能够带给人们的技术体验（如自动驾驶汽车、面部识别、无人机等等）也是超凡的。然而，没有图像标注，计算机视
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2023-12-17 20:00:00
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1. Labelme 是什么？Labelme 是一个图形界面的图像标注软件。其的设计灵感来自于 http://labelme.csail.mit.edu/ 。它是用 Python 语言编写的，图形界面使用的是 Qt（PyQt）。 实例分割样例（VOC） 其它样例（场景分割，目标检测，分类）  
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2024-01-17 20:36:13
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图像标注是指为图片添加文字描述或标签，以帮助人们更好地理解、识别和分类图像。这些标注可以包括物体、场景、情感、活动等多种内容，常用于计算机视觉、图像识别、自然语言处理等领域。图像标注可以应用于许多领域，比如图像检索、机器翻译、自动驾驶、智能监控等。当涉及到图像标注时，常用的分类可以包括以下几类：物体标注：指在图像中标注出物体的位置和类别。例如，在一张街景照片中，可以用矩形框出汽车、交通灯、行人等物
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2023-08-04 15:38:07
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概述图像标注（Image Captioning）将一张图片翻译为一段描述性文字，需要机器用模型去理解图片的内容，还要用自然语言去表达这些内容并生成人类可读的句子。评价指标由于现实中对每一种图的标注结果进行人工评判的成本很高，所以研究者提出了一些自动评价图像标注效果的方法。BLEU（Bilingual Evaluation Understudy）BLEU主要用来评估机器翻译和专业人工翻译之间的相似度
# Python 图像标注实现指南
## 1. 引言
在计算机视觉和人工智能领域，图像标注是一项重要的任务，它可以帮助我们识别和理解图像中的内容。Python作为一种强大的编程语言，在图像标注方面也提供了丰富的工具和库。本文将指导刚入行的开发者如何使用Python来实现图像标注。
## 2. 图像标注流程
在开始具体的编码实现之前，我们先来了解一下图像标注的整体流程。下面是一个简单的图像标
原创
2023-08-10 06:17:40
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总结几个哈 我用的是labelImg.exe 先说说 这几个labelme、labelImg、CVAT和hasty.ai labelme地址：https://github.com/wkentaro/labelme你可以用它做什么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
计算机视觉系列-1-任务及标注做工程第一步，确定任务，标注数据； 下图很好的展示了图像识别的四种任务: 1. 图像分类(Image classification)如图(a), 给定一张输入图像，图像分类的任务是判断该图像属于哪类, 如果是多任务分类, 可以用于分类该图像包含哪个类别。 所以该类任务的标注非常简单, 只需要标注图片的种类即可. 如果是多任务的, 只需要多标注几种图片是否包含某类物
工具参考链接工具参考链接里有各大工具的名字，诸位可以一个一个测试论文与标注工具合集:awesome-semantic-segmentation#annotation-tools2010-2019标注工具(推荐):Annotation tools for building datasets补充2:24 Best Image Annotation Tools for Computer Vision数据
介绍EISeg(Efficient Interactive Segmentation)是基于飞桨开发的一个高效智能的交互式分割标注软件。涵盖了高精度和轻量级等不同方向的高质量交互式分割模型，方便开发者快速实现语义及实例标签的标注，降低标注成本。 另外，将EISeg获取到的标注应用到PaddleSeg提供的其他分割模型进行训练，便可得到定制化场景的高精度模型，打通分割任务从数据标注到模型训练及预测的
这篇文章主要介绍了用python找出那些被“标记”的照片的相关资料,需要的朋友可以参考下源码传送门环境准备下面的两个第三方模块都可以直接通过pip快速安装，这里使用py36作为运行环境。python3.6requestsexifread思路遍历目录拉取数据集合遍历集合取得exifexif信息整理，并获取实体地址拷贝文件到结果样本目录生成json报告文件基础知识下面是现今相片中会存在与GPS相关的关
文本分词、词性标注和命名实体识别都是自然语言处理领域里面很基础的任务，他们的精度决定了下游任务的精度，今天在查资料的时候无意间发现了一个很好玩的开源项目，具体查了一下才知道这是百度开源的一个主要用于词性标注和命名实体识别的项目，决定拿来尝试一下。 首先是项目环境的配置安装，当前已经支持一键式
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2023-11-28 01:59:40
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图像数据标注概述在深度学习领域，训练数据对训练结果有种至关重要的影响，在计算机视觉领域，除了公开的数据集之外，对很多应用场景都需要专门的数据集做迁移学习或者端到端的训练，这种情况需要大量的训练数据，取得这些数据方法有如下几种人工数据标注自动数据标注外包数据标注人工数据标注的好处是标注结果比较可靠，自动数据标注一般都需要二次复核，避免程序错误，外包数据标注很多时候会面临数据泄密与流失风险。人工数据标
本文简单介绍一种实现以下效果，在原图上绘制彩色标注框的方法。效果刚接触halcon时候，一直在找一种可以把缺陷区域用彩色方框框选出来的方法，但是没有找到相关的方法，在自己学习几天halcon之后产生了一个简单的想法，可以作为初步的实现方式使用，后续如果有更好的方法再改进。实现方法假设我们找出的缺陷区域为FaultRegion，那么，主要以下6步。找出FaultRegion的最小外接矩形（如果需要绘
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2023-10-19 12:32:33
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计算机视觉是人工智能的一个子集，专注于教机器如何正确解释来自图片、视频帧和其他来源的数据。我们通常需要使用带注释的数据来监控深度学习模型，以利用当代计算机视觉技术。为了使用对象检测和识别等计算机视觉技术，需要使用这些对象的特定图像实例训练 ML 模型并标记它们。 以下是五种常用的计算机视觉注释工具，用于对训练数据集进行对象识别和标记。1. LabelImg : Lab
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2023-09-21 09:10:36
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实现一个简单的个人图片检测标注工具项目背景前期准备任务整理基本任务：基本流程：补充功能实现细节：1. 实现通过鼠标点击控制opencv窗口2. 具体实现点击内容3. 一些其他注意事项完整代码： 项目背景最近有一个简单的图片检测任务，需要对目标图片进行简单的多点标注。网上一些开源的项目，例如labelme什么的由于各式各样的原因，都没能配置成功。加上由于项目本省不是很复杂，故萌发了自己基于pyth
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2024-02-10 07:33:54
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本文从五个需要进行标注的计算机视觉任务（物体检测、线/边缘检测、分割、姿态预测、图像分类）给大家介绍图像标注的种类，应用场景，以及各种标注的优缺点。
1. 介绍每个数据科学任务都需要数据。具体地说，是输入系统的干净易懂的数据。说到图像，计算机需要看到人类眼睛看到的东西。例如，人类有识别和分类物体的能力。同样，我们可以使用计算机视觉来解释它接收到的视觉数据。这就是图像标注的作用。图像标注在计算机视觉
原创
2021-12-14 17:37:57
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<br /> <br /> <br />图像标注说明系统，对图像进行标注说明，即在图像内部嵌入该图示<br />1.1 标注演示<br />1.1.1 正常情况
原创
2022-08-15 15:55:32
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1.1 标注工具：labelme，下载链接：
https://github.com/wkentaro/labelme
1.2 安装步骤
先安装annoconda，可以去清华镜像选择相应版本https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
安装完后按如下步骤安装labelme
1.3 使用步骤
打开命令行：输入l
原创
2021-07-07 17:35:59
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给大家介绍图像标注的种类，应用场景，以及各种标注的优缺点。
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2021-07-15 14:59:25
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