labelImg图片标注工具

LabelImg直接解压后使用，十分方便，亲自使用多次，并在多个机器上做了测试工作。

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。

用于图像处理，制作自己的数据集标注工具，labelimg快速标注。在labelImg窗口的左边，有一些操作的功能，其中：“Open”是打开单个图像，“Open Dir” 打开文件夹，"Change Save Dir"         图像保存的路径，“Next Image” 切换到下一张图像，“Prev Image”切换到上一张图像，“Verify Image”校验图像，“Save”        保存图像，“Create RectBox”画标注框一个，“Duplicate RectBox”重复标注框，“Delete RectBox”删除标注框，“Zoom In”        放大图像，“Zoom Out” 缩小图像，“Fit Window”图像适用窗口，“Fit Width”图像适应宽度。

PxCook优点在于将标注、切图这两项设计完稿后集成在一个软件内完成，支持Windows和Mac双平台。 标注功能包括：支持长度，颜色，区域，文字注释。 其中比较有特色的是： 1.长度标注针对移动端设计，支持px与dp直接的单位转换 2.注释的文字字体样式可以自定义 3.自带实时放大镜，省却了反复放大的操作。 4.长度标注的数字可以自己手动改，设计时可以小小的偷个懒~ 5.标注的各种颜色可以自定义，灵活性不错。

ImageLabel Web版文档 运行指令 sudo docker run -p port:8080 --rm -d -e JAVA_HOME="/opt/jdk1.8.0_161" xwzheng/imagelabel:carlprilo /opt/tomcat/apache-tomcat-9.0.4/bin/catalina.sh run 其中，port=某个未被占用的端口，如8080 标注操作流程 0、用Chrome浏览器打开网址 1、先点击read image图标填写完整地址名和文件名，地址名格式 ip:path/file。ip为hdfs的ip，path是文件在hdfs中的路径，file是路径名。参考输入框中给出的样例填写即可。 2、图片加载好后，点击create rectBox上方图标，图标变化之后，便可以在图片上绘制box。按下鼠标左键，沿对角线拖动，松开鼠标左键后，box

imglab dlib开发使用的样本标注工具。不会用的缺dll的可以加我

图片标注工具LabelImg使用教程-附件资源

图片标注工具LabelImg，有需要的朋友自己取用，解压运行即可。

用于标注深度学习图片分割任务的工具，images_annotation_programme-master.zip,解压既可运行