常用的图像标注工具汇总（LabelImg / VGG Annotator / CVAT等）

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、、。

• 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、、、和的标记。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、的图片标注以及
• 支持以及
• 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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