常用的图像标注工具汇总
导读
有时候我们想训练自己的模型比如目标检测
、图像分割
、文字识别
等,而此时开源的数据并不能满足我们的需求,我们就需要自己准备数据了。这里给大家介绍一些常用的图像标注工具,基本上都能满足大家的需求
labelImg
labelImg
是一个图像标注工具,它是使用python的qt开发的。通过它标注图像生成的标签文件支持xml、PASCAL VOC、YOLO。
- 优点:跨平台,支持
Linux
、Mac OS
、Windows
安装方便使用简单 - 缺点:只支持矩形框的标注
开源地址:https://github.com/tzutalin/labelImg
roLabelImg
roLabelImg
是在labelImg
的基础上开发的,新增了旋转矩形的标注功能。对于旋转矩形的标签新增了一个angle
参数来表示旋转矩形旋转的角度。
开源地址:https://github.com/cgvict/roLabelImg
labelme
labelme
支持矩形、多边形、圆、直线和点的标记。支持导出VOC格式
和COCO格式
语义和实例分割的标签文件,
除此之外,它还支持标记视频
开源地址:https://github.com/wkentaro/labelme
Vott
Vott
是微软开源的一款标注软件,相对于前面几款标注软件来说它的功能更加强大。
- 支持矩形、多边形的图片标注以及多标签标注
- 支持视频的标注以及设置视频的帧率
- 标注结果的统计和可视化
- 支持快捷键操作
- 支持多人协同标注界面更加美观
- 标注结果导出多种格式,CNTK、TFRecords、Pascal VOC、JSON、CSV
开源地址:https://github.com/microsoft/VoTT
CVAT
CVAT
是一个基于web服务的标注图像和视频的标注工具
- 给关键帧添加bounding boxes
- 使用深度学习模型自动进行标注
- 使用快捷键支持关键操作
- 注释任务的控制面板
- 以及标注任务的分发等
开源地址:https://github.com/openvinotoolkit/cvat
landmark_annotation
用于关键点识别的标注工具
开源地址:https://github.com/pprp/landmark_annotation
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