Visipedia Annotation Tools 使用教程

Visipedia Annotation Tools 使用教程

annotation_tools Visipedia Annotation Tools 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/an/annotation_tools

1. 项目介绍

Visipedia Annotation Tools 是一个用于编辑和创建 COCO 风格数据集的工具集合。这些基于 Web 的标注工具构建在 Leaflet.js 和 Leaflet.draw 之上，提供了以下功能：

• 加载和可视化 COCO 风格数据集
• 编辑类别标签
• 编辑边界框
• 编辑关键点
• 导出 COCO 风格数据集

该项目主要用于计算机视觉领域的数据标注工作，支持对图像进行详细的标注和编辑。

2. 项目快速启动

2.1 环境准备

确保你已经安装并运行了 MongoDB。以下是 Ubuntu 16.04 上的安装步骤：

# 安装 MongoDB
sudo apt-get install mongodb

# 启动 MongoDB 服务
sudo service mongodb start

2.2 克隆项目

git clone https://github.com/visipedia/annotation_tools.git
cd annotation_tools

2.3 安装依赖

pip install -r requirements.txt

2.4 启动标注工具

python run.py --port 8008

2.5 加载数据集

下载 COCO 数据集的标注文件并导入到标注工具中：

cd ~/Downloads
wget http://images.cocodataset.org/annotations/annotations_trainval2017.zip
unzip annotations_trainval2017.zip

# 导入数据集
python -m annotation_tools.db_dataset_utils --action load \
  --dataset ~/Downloads/annotations/person_keypoints_val2017.json \
  --normalize

2.6 访问标注工具

打开浏览器，访问 http://localhost:8008/edit_image/100238 以编辑 ID 为 100238 的图像标注。

3. 应用案例和最佳实践

3.1 案例：标注老鼠图像

假设你需要标注一组老鼠图像，每张图像中有两只老鼠，一只是黑色的，另一只是白色的。你可以使用 Visipedia Annotation Tools 来标注这些图像的边界框和关键点。

1. 加载图像数据集：将图像数据集导入到标注工具中。
2. 标注边界框：为每只老鼠绘制边界框，并区分不同颜色的老鼠。
3. 标注关键点：为每只老鼠标注关键点，如眼睛、鼻子、耳朵等。
4. 导出标注数据：完成标注后，导出 COCO 风格的标注文件。

3.2 最佳实践

• 规范化坐标：使用规范化坐标（将 x 值除以图像宽度，y 值除以图像高度）可以更方便地在不同尺寸的图像上渲染标注。
• 使用 MongoDB：确保 MongoDB 服务正常运行，以便标注工具能够正常加载和保存数据。

4. 典型生态项目

Visipedia Annotation Tools 通常与其他计算机视觉项目结合使用，例如：

• COCO API：用于解析和处理 COCO 数据集的 Python API。
• TensorFlow/PyTorch：用于训练计算机视觉模型的深度学习框架。
• OpenCV：用于图像处理和计算机视觉任务的库。

这些工具和框架可以与 Visipedia Annotation Tools 结合使用，构建完整的计算机视觉工作流。

annotation_tools Visipedia Annotation Tools 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/an/annotation_tools