COCO Annotator 安装和配置指南

COCO Annotator 安装和配置指南

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. 项目基础介绍和主要编程语言

COCO Annotator 是一个基于 Web 的图像标注工具，专为图像定位和目标检测的训练数据创建而设计。它能够高效地标注图像，生成用于机器学习模型的训练数据。该项目主要使用以下编程语言和框架：

• 主要编程语言: Python、JavaScript
• 前端框架: Vue.js
• 后端框架: Flask
• 数据库: MongoDB

2. 项目使用的关键技术和框架

COCO Annotator 使用了多种关键技术和框架来实现其功能：

• Flask: 一个轻量级的 Python Web 框架，用于构建后端服务。
• Vue.js: 一个用于构建用户界面的 JavaScript 框架，提供了前端交互和动态更新。
• MongoDB: 一个跨平台的文档型数据库，用于存储标注数据。
• MongoEngine: 一个 Python 对象文档映射器，用于与 MongoDB 进行交互。
• Paper.js: 一个基于 HTML5 Canvas 的矢量图形库，用于图像标注。
• Bootstrap: 一个前端组件库，用于快速构建响应式界面。

3. 项目安装和配置的准备工作和详细安装步骤

准备工作

在开始安装之前，请确保你的系统已经安装了以下软件和工具：

• Python 3.x: 用于运行后端服务。
• Node.js: 用于构建和运行前端应用。
• MongoDB: 用于存储标注数据。
• Docker (可选): 用于简化安装过程。

安装步骤

步骤 1: 克隆项目仓库

首先，从 GitHub 上克隆 COCO Annotator 项目到本地：

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

步骤 2: 安装后端依赖

进入项目目录后，安装后端所需的 Python 依赖包：

cd backend
pip install -r requirements.txt

步骤 3: 安装前端依赖

进入前端目录并安装前端依赖：

cd ../client
npm install

步骤 4: 配置 MongoDB

确保 MongoDB 服务已经启动并运行。如果使用 Docker，可以通过以下命令启动 MongoDB：

docker run -d -p 27017:27017 --name mongodb mongo

步骤 5: 配置环境变量

在项目根目录下创建一个 .env 文件，并添加以下内容：

MONGO_URI=mongodb://localhost:27017/coco_annotator

步骤 6: 启动后端服务

在 backend 目录下启动 Flask 服务：

python app.py

步骤 7: 启动前端服务

在 client 目录下启动 Vue.js 服务：

npm run serve

步骤 8: 访问应用

打开浏览器，访问 http://localhost:8080，即可开始使用 COCO Annotator 进行图像标注。

总结

通过以上步骤，你已经成功安装并配置了 COCO Annotator。现在你可以开始使用这个强大的工具来创建图像标注数据集，为机器学习模型提供高质量的训练数据。

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