【自动标注工具】使用YOLO自动标注（使用python和yolo方法）

1.引言

在图像处理与机器视觉领域，标注数据的质量和数量对于模型的训练至关重要。然而，手动标注大量图像是一项繁琐且耗时的工作。为了解决这个问题，自动标注技术应运而生。本文将介绍如何使用YOLOv10结合传统图像处理算法进行验证码图像的自动标注，从初步的自动标注到高阶的基于检测结果的自动标注。

1.初阶“自动标注”，给每个图像都生成一个固定的标注文件，进而在labglimg中对矩形框进行微调，减少标注的工作量

在初步的自动标注阶段，我们首先为每张图像生成一个固定的标注文件，这些文件的内容通常是预设的，矩形框的位置并不精确，因此适合用作标注的初步框架。

import os

# 图像文件夹路径
image_folder = 'D:'
# 标注文件即txt文件路径
txt_folder = 'D:'

# 基于上述两个路径检索图像和txt即yolo格式的标注文件
image_files = [f.split('.')[0] for f in os.listdir(image_folder) if f.lower().endswith(('jpg', 'jpeg', 'png', 'bmp'))]
txt_files = [f.split('.')[0] for f in os.listdir(txt_folder) if f.lower().endswith