【内容概要】: LabelMe智能标注版是一款集成SAM（Segment-Anything Model）的高级图像标注工具，专为AI项目设计。它不仅提供传统的手动标注功能，还融入自动化标注支持，利用SAM模型初步识别图像中的目标区域，显著加快标注效率。用户可交互式调整模型预测，实现精准标注，导出多样化数据格式，无缝对接各类机器学习与深度学习框架。 【适用人群】: 该工具面向AI研发团队、计算机视觉工程师、数据科学家、机器学习研究员、图像处理专业人士以及对图像数据集有精细化标注需求的学生与教师，特别是追求高效标注流程与高质量数据集构建的用户。 【使用场景】: 广泛适用于自动驾驶、医疗影像分析、无人机监测、卫星图像处理、生物多样性研究、安防监控、电子商务商品识别等领域的图像数据预处理。特别适合大型图像数据集的快速标注项目，或需要高精度物体轮廓细节的复杂场景标注工作。 【目标】: 通过结合用户指引的智能辅助标注与人工审核调整，显著减少手动标注时间，提升标注精度与一致性，简化AI模型训练数据准备流程，加速算法研发周期，助力实现更高效、更准确的计算机视觉模型训练与应用部署。

数据集标注软件labelimg，基于python的安装包，同时也有打包好的exe文件，对于新手可以直接运行，目标检测领域数据集标注的不二选择。

一款功能实用的图像标注工具，labelimg官方版可以为所有开发人员提供一个可以自定义创建数据集的平台，用户可以根据自己的需要进行编辑，创建完成后的文件会由系统指引执行pip命令，然后通过命令自动找到最合适的whl文件，此过程会根据匹配用户的应用系统以及识别Python版本而的得来。

labelimg的安装没必要配置环境，有对应的exe应用程序（只能windows系统下使用），大大提高工作效率。

深度学习图像标注工具支持目标定位、图像分割，四点、多点标注，本文件是直接可运行的文件，不需要安装，支持XML、Json格式

AI+图像标注+opencv

图像标注软件Labellmg（解压以后双击打开Labellmgexe，软件时可能出现会闪退，只需要把该软件所在位置的路径改为英文即可）

写到前面：这个是我做文字识别使用的切分工具，不同的模型可能需要的工具不同。 以下是压缩包里的各文件夹含义： data文件夹下img是用来放原始数据的 text_detection文件夹下data是切分出来做目标检测的 text_recognition文件夹下data下面annotation.txt这个是对应切分出图片的名称，标注文字需要在名称后面加上\t***、images文件夹对应切出来文本的图片，我用的识别模型是CRNN所以格式是按我的方式写的。 数据在data文件夹放进后，点开mark.cmd即可使用。

使用pyinstaller对RoLabelImg生成的.exe文件，可直接使用

图像自动标注技术是减少图像数据与内容之间“语义鸿沟”的其中一种最有效途径，对于帮助人类理解图像内容，从海量图像数据中检索感兴趣的信息具有重要现实意义.通过研究近20年公开发表的图像标注文献，总结了图像标注模型的一般性框架。