Landmarker.io 开源项目安装与使用指南

Landmarker.io 开源项目安装与使用指南

landmarker.ioImage and mesh annotation web application项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/la/landmarker.io

Landmarker.io 是一个基于Python实现的3D网格和图像注释服务器API，它利用Menpo库来处理图像和网格，并为web客户端提供标注服务。这个项目使得复杂的资产注释工作能够通过Web界面轻松完成，支持RESTful API交互，确保了对注释过程的全面控制。

1. 目录结构及介绍

Landmarker.io的项目目录结构组织有序，便于理解和维护。以下是关键部分的概览：

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├──.circleci           # CircleCI 配置文件，用于自动化测试和部署
├──conda               # 包含Conda环境配置相关文件
├──landmarkerio        # 主要的应用代码和资源所在目录
│   ├── ...             # 具体的Python模块和子目录
├──gitattributes       # 控制Git如何处理特定类型的文件
├──gitignore           # 忽略不需要纳入版本控制的文件列表
├──LICENSE             # 许可证文件，采用BSD-3-Clause许可
├──MANIFEST.in         # 指定额外的文件应被包含在发布的分发包中
├──README.md           # 项目的主要说明文件，介绍项目概述和快速入门指南
├──mypy.ini            # mypy配置文件，用于静态类型检查
├──setup.py            # Python包的安装脚本
└── ...                 # 可能还包含其他辅助或文档文件

• .circleci: 自动化持续集成配置。
• conda: 环境配置信息。
• landmarkerio: 应用程序的核心代码。
• gitattributes, gitignore: 版本控制相关的配置。
• LICENSE: 项目使用的许可证说明。
• MANIFEST.in, setup.py: 发布包的管理文件。
• README.md: 关键文档，解释项目用途和基本操作步骤。

2. 项目启动文件介绍

Landmarker.io通过命令行工具lmio进行管理。主要的启动逻辑位于该工具中，允许用户以两种模式启动服务器：“image”和“mesh”。启动命令如下：

• 对于图片注释任务，使用 lmio image /path_to_images
• 对于网格注释任务，则使用 lmio mesh /path_to_meshes

这表明核心的启动文件或脚本是通过调用lmio这个命令行接口来实现的，其背后可能是一个Python脚本，具体实现细节位于项目内部。

3. 项目的配置文件介绍

Landmarker.io使用模板（YAML文件）来定义和限制允许的注释类型及给予注释语义上的意义。尽管具体的配置文件路径未直接提及，但可以推测配置文件的使用与创建模板有关，这些模板通常存储为.yaml格式，如示例中的face.yaml。模板文件定义了注释的组别、标签及其点数等。用户可以通过编辑这些模板文件来自定义注释的行为和要求。

在实际部署或自定义行为时，可能还需要考虑环境变量或者应用级别的配置文件，但根据提供的资料，这些配置细节需依据项目源码和文档进一步探索。

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请注意，以上信息是基于给定文本片段的综合解读，详细的配置文件路径和启动逻辑可能会在实际项目中有更细致的说明文档。建议直接查看源代码仓库的最新文档或setup.py, lmio命令的帮助文档获取最精确的信息。

landmarker.ioImage and mesh annotation web application项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/la/landmarker.io