做验证码图片的识别，不论是使用传统的ORC技术，还是使用统计机器学习或者是使用深度学习神经网络，都少不了从网络上采集大量相关的验证码图片做数据集样本来进行训练。 采集验证码图片，可以直接使用Python进行批量下载，下载完之后，就需要对下载下来的验证码图片进行标注。一般情况下，一个验证码图片的文件名就是图片中验证码的实际字符串。 在不借助工具的情况下，我们对验证码图片进行上述标注的流程是： 1、打开图片所在的文件夹； 2、选择一个图片； 3、鼠标右键重命名； 4、输入正确的字符串； 5、保存 州的先生亲身体验，一个验证码完成数据的标注，大概需要10到20秒。大量的时间浪费在了重复地进行鼠标右键

用labelimg做yolo标注时,首次标注完成后再补充标注时,只会采用程序预类定义标注,并把原自定义类文件清空. 使用方法: 1. 如原来是通过pip install labelimg安装, 拷贝本文件labelimg.py到labelimg程序目录(如D:\Python\Python38\Lib\site-packages\labelImg)中; 2. 运行: labelimg [数据集目录名] 如不添加数据集目录名参数, 则会默认使用当前目录为类定义文件classes.txt目录和标注文件保存目录

TCESA_1040—2019信息技术_人工智能_面向机器学习的数据标注规程

labelImg 目标检测标注软件 python编写 ubuntu下直接在终端里面运行就好 有任何问题私聊

图片标注主要是用来创建自己的数据集，方便进行深度学习训练，这是原作者在github上打包发布的软件，网址为http://tzutalin.github.io/labelImg/，如被墙下不了，可以在这里下载

基于Web的数据标注编辑器，专门创建用于机器学习的训练数据

图像数据标注软件 Labelme v4.5.6 单文件 exe 版，无需 Conda 及 Python 环境，下载打开即可使用！

1.面壁者数据是一家AI数据服务商，打造一流数据处理标注中心，让人与数据更协同智能。 2.附件为源码工具，技术交流可以加微信liujihao818进行交流。

用该文件可以实现以下功能: 用labelme工具打1张图片的标签,生成1.png和1.json 在终端中运行命令python a.py生成20张数据增强后的图片及其对应的json文件,包括翻转,加噪,模糊,加减曝光等图片 在终端中运行python labelme2COCO.py生成COCO格式数据集,可以进行mask-rcnn 和faster-rcnn 等的输入数据集

MFC制作饼图，柱形图，有详细代码注解，代码可借鉴