标签 使用Python进行图像多边形注释 描述 Labelme是受启发的图形图像注释工具。 它是用Python编写的，并将Qt用于其图形界面。 实例分割的VOC数据集示例。 其他示例（语义分割，bbox检测和分类）。 各种图元（多边形，矩形，圆形，直线和点）。 特征 多边形，矩形，圆形，直线和点的图像注释。 （） 图像标记注释，用于分类和清洁。 （ ） 视频注释。 （） GUI自定义（预定义标签/标志，自动保存，标签验证等）。 （ ） 导出VOC格式的数据集以进行语义/实例分割。 （，） 导出COCO格式的数据集以进行实例细分。 （） 要求 Ubuntu / macOS / Windows Python2 / Python3 / 安装 有以下选项： 平台激动性安装： ， 特定于平台的安装： ， ， 水蟒 您需要安装 ，然后在下面运行： #

MVTEC Halcon官方提供的深度学习标注工具和手册，比labelme和labelimg更好用，有需要的可以下载试试。

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主要介绍了Win10系统下安装labelme及json文件批量转化的方法，文中较详细的给大家介绍了安装过程 ,需要的朋友可以参考下

labelme是目标检测的标注工具，我对labelme做了一些修改，这个支持几个G以上的图像。

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Labelme Dataset 是用于目标识别的图像数据集，涵盖 1000 多个完全注释和 2000 个部分注释的图像。 Labelme 图像数据集_datasets.txt Labelme 图像数据集_datasets.zip