COCO Annotator项目下载与安装教程

最新推荐文章于 2024-10-24 15:49:28 发布

计嫱甜

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COCO Annotator项目下载与安装教程

coco-annotator :pencil2: Web-based image segmentation tool for object detection, localization, and keypoints 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/coco-annotator

1. 项目介绍

COCO Annotator是一款强大的基于Web的图像分割工具，专为对象检测、定位以及关键点标注设计。这款工具支持高效地对图片进行标签化，以生成用于训练数据集的标注。它包含了多种高级特性，如直接导出到COCO格式、对象的细部分割、添加关键点等功能，并提供了一个直观可定制化的界面。该工具特别适合机器学习实践者和需要进行大规模图像标注的团队。

2. 项目下载位置

要获取COCO Annotator的源代码，您可以通过访问其在GitHub上的仓库完成下载：

[GitHub Repository](https://github.com/jsbroks/coco-annotator.git)

您可以使用Git命令行工具通过以下指令克隆项目至本地：

git clone https://github.com/jsbroks/coco-annotator.git

3. 项目安装环境配置

环境需求:

Node.js (推荐最新稳定版)
npm 或 yarn (用于包管理)
MongoDB (存储注释数据)
Flask (后端框架，Python环境)

图片示例:

环境配置示例图

安装Node.js与npm/yarn

确保您的系统上已安装了Node.js和npm（通常npm随Node一起安装）。可通过运行node -v和npm -v验证版本。

安装MongoDB

根据您的操作系统，从MongoDB官网下载并安装适合的版本。安装完成后，启动MongoDB服务。

Python环境设置

建议使用Python虚拟环境来隔离项目依赖。可以使用venv或conda创建一个新的虚拟环境。

python3 -m venv annotator_venv
source annotator_venv/bin/activate # 对于Windows，使用 `.\Scripts\activate`
pip install flask mongoeengine

4. 项目安装方式

初始化前端依赖: 进入项目根目录，并安装前端依赖：
```
cd coco-annotator/client
npm install
```
构建前端应用:

在客户端目录下执行构建命令。
```
npm run build
```
准备后端: 回到项目根目录，激活Python虚拟环境（如果还没激活），然后安装后端所需库。
```
pip install -r requirements.txt
```
启动MongoDB服务: 确保MongoDB服务正在运行。

运行应用程序: 使用Flask运行服务器。首先，设置环境变量指向您的MongoDB实例（如果未设置默认配置），然后启动服务器。

# 在Linux/MacOS
export MONGO_URI="mongodb://localhost:27017/coco-annotator"
python backend/app.py

# Windows用户可能需要这样的格式
SET MONGO_URI=mongodb://localhost:27017/coco-annotator
python backend/app.py