解放双手！这款3D点云标注工具让数据标注效率提升300% 🚀
【免费下载链接】labelCloud 
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/la/labelCloud
在计算机视觉和自动驾驶领域，3D点云标注是构建高质量感知模型的关键环节。传统的标注工具往往操作繁琐、效率低下，而今天要介绍的labelCloud将彻底改变这一现状，让数据标注工作变得轻松高效。
为什么你需要专业的3D点云标注工具？🤔
在自动驾驶感知系统中，准确识别道路上的车辆、行人、障碍物至关重要。labelCloud作为一款轻量级的开源工具，专为3D点云数据标注而生，支持多种标注模式和导出格式，满足不同场景下的标注需求。
两种高效标注模式任你选择
快速拾取标注法 ✨
这种模式特别适合批量标注相似物体：
- 只需点击选择边界框的前上角位置
- 使用鼠标滚轮调整z轴旋转角度
- 系统会根据config.ini中的预设尺寸自动生成边界框
精确跨度标注法 🎯
当需要精确控制边界框尺寸时：
- 依次选择四个顶点来确定长度、宽度和高度
- 系统自动锁定最后两个顶点的层高，便于精确定位
智能校正功能让标注更精准
labelCloud提供了丰富的校正工具，确保每个边界框都完美贴合目标物体：
- 位置微调：使用WASD键或Ctrl+右键进行精确移动
- 尺寸调整：通过快捷键或鼠标滚轮边拖动来调整边界框大小
- 旋转校正：支持多轴旋转，满足不同自由度需求
全面支持多种数据格式
输入格式兼容性
labelCloud支持多种点云数据格式，包括：
- 彩色点云：PCD、PLY、PTS、XYZRGB
- 无色点云：XYZ、XYZN、BIN（KITTI格式）
输出格式多样性
根据项目需求，可以选择不同的导出格式：
- 相对坐标格式：适合深度学习模型训练
- 绝对坐标格式：便于数据分析和可视化
- 顶点格式：直接导出边界框的八个顶点坐标
- KITTI格式：符合行业标准，便于模型评估
语义分割功能拓展应用边界
labelCloud不仅支持3D边界框标注，还提供基于边界框的语义分割功能。通过简单的按钮操作，就能为边界框内的所有点分配类别标签，生成的标签文件存储在labels/segmentation/目录中。
快速上手指南
安装部署一步到位
通过简单的命令行操作即可完成安装：
pip install labelCloud
labelCloud --example # 启动示例项目
或通过源码安装：
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/la/labelCloud
pip install -r requirements.txt
python3 labelCloud.py
个性化配置轻松实现
编辑config.ini文件，可以自定义：
- 点云显示参数
- 边界框默认尺寸
- 标注模式设置
- 导出格式选择
实际应用场景展示
自动驾驶感知系统
在自动驾驶项目中，labelCloud被广泛用于标注车辆、行人、交通标志等关键目标。其高效的标注流程大大缩短了数据准备时间，让团队能够更快地迭代模型。
机器人视觉导航
在机器人导航系统中，准确的3D环境感知至关重要。labelCloud帮助研究人员快速标注障碍物和可行区域，为机器人提供精确的环境信息。
为什么选择labelCloud？🌟
- 轻量高效：软件体积小，运行流畅，不占用过多系统资源
- 操作简便：直观的界面设计，新手也能快速上手
- 功能全面：从基础标注到语义分割，满足多种需求
- 开源免费：MIT许可证，允许商业使用和二次开发
- 持续更新：活跃的社区支持和持续的版本迭代
开始你的3D点云标注之旅
无论你是计算机视觉工程师、自动驾驶研究员，还是机器人开发者，labelCloud都能为你的项目提供强有力的支持。现在就开始使用这款强大的3D点云标注工具，体验高效标注带来的便利吧！
通过合理的配置和使用，labelCloud能够显著提升你的数据标注效率，让你将更多精力投入到模型优化和算法研究中。记住，高质量的数据标注是构建优秀AI模型的基础，而labelCloud正是你实现这一目标的得力助手。
【免费下载链接】labelCloud 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/la/labelCloud
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
