OpenCV/CVAT命令行工具(CLI)使用指南
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cv/cvat 概述
CVAT命令行工具(CLI)为计算机视觉标注平台CVAT提供了便捷的命令行操作方式。本文将全面介绍该工具的功能特性、安装方法以及实际应用场景，帮助用户高效地管理CVAT项目和任务。
核心功能
CVAT CLI主要支持三大类资源操作：
项目管理
- 创建项目：支持从JSON文件或现有数据集导入标签定义
- 删除项目：可批量删除指定ID的项目
- 项目列表：查看所有项目信息，支持JSON格式输出
任务管理
- 任务创建：支持本地文件、远程URL和云存储等多种数据源
- 任务备份与恢复：提供完整的任务备份和从备份创建功能
- 数据集导出导入：支持CVAT、COCO等多种标注格式
- 自动标注：集成AI模型实现智能标注辅助
- 帧提取：从视频任务中提取指定帧图像
函数管理(企业版功能)
- 创建AI函数：封装自定义AI模型为标注函数
- 运行代理：部署AI模型服务处理自动标注请求
安装指南
CVAT CLI基于Python开发，安装过程简单：
pip install cvat-cli
要求Python版本3.9及以上。安装完成后可通过cvat-cli --help验证安装。
基础使用
命令通用格式：
cvat-cli [通用选项] <资源类型> <操作> [操作选项]
- 通用选项：包括服务器地址、认证信息等
- 资源类型：project/task/function等
- 操作：create/delete/ls等
实战示例
任务操作
创建标注任务
# 基本任务创建
cvat-cli task create "车辆检测" --labels labels.json local car_images/
# 高级选项：设置分块大小、帧步长等
cvat-cli task create "视频分析" --chunk_size 8 --frame_step 5 remote video.mp4
# 使用云存储数据
cvat-cli task create "云数据集任务" --cloud_storage_id 1 share manifest.jsonl
数据导出导入
# 导出COCO格式数据集
cvat-cli task export-dataset --format "COCO 1.0" 105 output.zip
# 导入CVAT格式标注
cvat-cli task import-dataset --format "CVAT 1.1" 106 annotations.xml
自动标注
# 使用预置模型自动标注
cvat-cli task auto-annotate 137 --function-module cvat_sdk.auto_annotation.functions.torchvision_detection
# 使用自定义模型
PYTHONPATH=/path/to/model cvat-cli task auto-annotate 138 --function-module my_model
项目操作
创建项目
# 从JSON文件创建
cvat-cli project create "动物识别" --labels animals.json
# 从现有数据集创建
cvat-cli project create "交通标志" --dataset_file traffic_signs.zip --dataset_format "COCO 1.0"
最佳实践
- 批量处理：结合shell脚本实现任务批量创建和管理
- 自动化流程：将CLI集成到CI/CD流水线中实现自动化标注
- 数据版本控制：定期备份重要任务数据
- 资源隔离：使用--org参数管理多团队项目
注意事项
- 企业版功能需要相应授权
- 大文件处理建议使用--use_cache选项
- 自动标注需要确保模型环境配置正确
- 云存储访问需要预先配置好凭证
通过掌握CVAT CLI，用户可以大幅提升标注工作效率，实现批量化、自动化的工作流程，特别适合需要处理大量标注任务的团队使用。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
