15個值得推薦的開源免費圖片標註工具

圖像標註是將標籤或描述性資訊與圖像相關聯的過程，以賦予圖像內容更深層的含義和解釋。這個過程對於機器學習至關重要，它有助於訓練視覺模型以更準確地識別圖像中的各個元素。透過為圖像添加標註，使得電腦能夠理解圖像背後的語義和上下文，從而提高對圖像內容的理解和分析能力。影像標註的應用範圍廣泛，涵蓋了許多領域，如電腦視覺、自然語言處理和圖

視覺模型具有廣泛的應用領域，例如，輔助車輛識別道路上的障礙物，幫助疾病的檢測和診斷透過醫學影像識別。

本文主要推薦一些較好的開源免費的圖片標註工具。

1.Makesense.ai

https://www.php.cn/link/9e411b2d0cbcc1d9cd8775e89e96774f

https://www.php.cn/link/47af10edfc4c96329531345635a4baa9

#Makesense.ai是一個免費的線上跨平台工具，用於標記照片，非常適合小型電腦視覺深度學習專案。它簡化了資料集的準備，標籤可以以多種格式下載。該應用程式使用TypeScript編寫，基於React/Redux框架開發。它整合了YOLOv、在COCO資料集上預先訓練的SSD和PoseNet等先進的AI模型，可自動化影像標註。其中AI功能基於TensorFlow.js框架，因為照片不需要傳輸到伺服器，可確保資料隱私安全。

2.Labelme

https://www.php.cn/link/fd8979ada2fd5bab05e9c5f035a5c4c7

######################################################################################## ########Labelme是一個基於Python的圖像標註工具，支援各種標註類型，並提供自訂GUI。可以匯出VOC和COCO格式的資料集，用於語意和實例分割。 ######功能特徵：###

• 支援多邊形、矩形、圓形、直線、點和映像級標誌註解
• 適用於Ubuntu、macOS和Windows
• 標註資訊儲存為JSON檔案
進階用法範例
• 將標記指派給整個影像

將標註指定給單一面

##3.Xtreme1

https://www.php.cn/link/ae9ed3423e5d1c1fe8769d705207f040

#Xtreme1是用於標註多重模式訓練資料的開源平台，提高了資料註釋、管理和本體管理的效率。其人工智慧工具旨在提高2D/3D物件偵測、3D實例分割和雷射雷達相機融合專案的效率。

功能特徵：
• 支援影像、3D LiDAR和2D/3D感測器融合資料集的資料標註
• 內建預標記和互動式模型支援2D/ 3D物件偵測、分割和分類
• 可配置的本體中心，用於一般類別（具有層次結構）和屬性，用於模型訓練
• 資料管理和品質監測
• 尋找和修復標籤錯誤的工具
• 模型結果視覺化以協助模型評估
• 用於大型語言模型的RLHF（beta版）

易於使用Docker或從原始碼安裝

4.Label Studio

#https://www.php.cn/link/359f449e012b58f30cbc80ea8b9e794a

Label Studio是可用於標記資料類型（如：音訊、文字、圖像、視訊和時間序列）的開源工具。
• 它具有友善的使用者介面，可以匯出標準化格式的數據，支援整合機器學習模型，並可針對特定項目進行自訂。

它是基於Apache-2.0開源授權。

5.LOST

https://www.php.cn/link/254b6cccc84a3b7e5c696e67c9ef656e

################################################################################ ########LOST（Label Object and Save Time）是一個基於Web的圖像協同標註工具。它提供了預先建立的註釋管道，無需程式設計知識即可進行即時影像註釋，但也允許使用者定義註釋管道。 ######該應用程式是可擴展的，可以輕鬆連接到外部檔案系統，如S3 Bucket或Azure Blobstorage。可在本機或網路伺服器上設置，並支援組織建立標籤樹，監控標註流程和瀏覽器內標註。 ######關鍵特徵：###

• 基於Web的協同影像標註框架
• 用於即時影像註解的預先建構註解管道
• 自訂的標註管道
• #可擴充的應用
• 輕鬆連接到外部檔案系統，如S3 Bucket或Azure Blobstorage
• #在瀏覽器中實作標註過程的視覺化
• 可在本機或網路伺服器上進行設定
• 支援組織標籤樹
• 監控標註流程
• 支援在瀏覽器內標註
• 能夠對半自動標註管道進行建模
• 標註建議產生
• 單一影像標註工具（SIA），用於標註bbox、多邊形、點或線
• 多圖標註工具（MIA），用於標註整個影像群集
• 匯出標註函數
• 基於個人和項目的標註統計
• 用於標籤組織的彩色標籤樹
• 查看標註功
• 管道項目進出口
• 管道專案共享
• 整合Jupyter-Lab，輕鬆開發管線
• LDAP整合
• 電子郵件通知
• 可擴展設計，跨多台機器分佈密集型運算流程

6.CVAT

https://www.php.cn/link/ 4d91e93c7905243a769485162b66e3dc

##CVAT（Computer Vision Annotation Tool ）是一種用於視訊和圖像標註的互動式工具，在電腦視覺中廣泛使用。它支援以數據為中心的人工智慧方法，可以免費在線上使用，也可以訂閱其他功能。 CVAT也可以私有化安裝，並為進階功能提供企業支援。

7.Gromit-MPX

https://www.php.cn/link/388ac20c845a327f97edece8acba6237

##Gromit-MPX是一個Unix桌面環境下的標註工具，使用者可以直接在螢幕上繪製，突出顯示感興趣的點來增強簡報。

8.MyVision

https://www.php.cn/link/6afea581e2d33bf935e94036b41979b2

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MyVision是一個免費的線上圖像標註工具，用於產生電腦視覺的機器學習訓練資料。支援繪製邊界框和多邊形，用於物件標註、多邊形操作，並支援各種資料集格式。它還支援使用”COCO-SSD”模型進行自動標註，可以在本地操作以確保資料隱私安全。

支援的資料格式：

功能特徵：

• 為物件標註繪製邊界框和多邊形
• 使用要素進行面操作以編輯、移除和新增點
• 支援各種資料集格式
• #支援使用「COCO-SSD」模型自動標註
• #在本地運行以維護資料隱私
• 允許匯入和繼續處理現有批註項目
• 可用於將資料集從一種格式轉換為另一種格式

#9.LabelImg

https://www.php.cn/link/112a8e92dcedcda4237de18e9126b2d2

#LabelImg是一個受歡迎的圖像標註工具，目前已加入Label Studio社區，不再積極開發。 Label Studio是一個靈活的開源數據標籤工具，適用於各種類型的數據，包括圖像，文本，音頻，視頻和時間序列數據。

LabelImg中的標註資訊以PASCAL VOC格式儲存，另外，它還支援YOLO和XML格式。 ######10.Coco Annotator#########https://www.php.cn/link/e3743b463beb38a2a24eebe5ecbad410################################################################################################################### COCO Annotator是一個基於Web的高效且多功能的影像標記工具，旨在為訓練影像定位和物件偵測建立資料集。 ######它提供的功能包括段標記、物件實例追蹤以及標記具有斷開連接的可見部分的物件。它透過直覺和可自訂的介面以COCO格式儲存和匯出註釋。 ######功能特徵：###

• 基於We的工具
• 高效率且通用的影像標記
• 專為影像定位和物件偵測的訓練資料建立而設計
• 段標號
• 物件實例追蹤
• 標記具有斷開的可見部分的物件
• 以COCO格式儲存和匯出註解
• 直覺且可自訂的介面
• 允許使用者手動定義影像中的區域
• 建立文字說明
• 透過邊界框、遮罩工具或標記點進行物件標記
• 自由形式曲線或多邊形標註
• 直接匯出為COCO格式
• 分割物件的
• #新增關鍵點的能力
• 用於資料分析的有用API端點
• 匯入COCO格式的資料集
• 將斷開連線的物件標註為單一實例
• #同時使用任意數量的標籤標記影像片段
• 允許為每個實例或物件自訂元資料
• 進階選擇工具，如DEXTR、MaskRCNN和Magic Wand
• 以半訓練模型標註影像
• 使用Google影像產生資料集
• 用戶認證系統

11.Universal Data Tool

https://www.php.cn/link/c4dc035d67bc669546c560622ac4bdd4

Universal Data Tool是一個多功能的應用程序，用於編輯和標註圖像、文字、音訊和文件等資料類型。它支援圖像分割、文字分類和音訊轉錄等任務。該工具支援即時協作，可運行於各種平台，並支援多種資料格式。

12.RectLabel

https://www.php.cn/link/1b31a4f23c784d5b162a3066fa9aaf4f

#Label是一個離線影像標註工具，可用於物件偵測和分割。

關鍵特徵：

• 使用Segment Anything模型標記面與像素
• 使用Core ML模型自動標記
• 行和字的自動文字辨識
• 使用孔標記面
• 標註三次貝塞爾曲線、線段和點
• 航空影像中面向標籤的邊界框
• 使用骨架標記關鍵點
• 使用畫筆和超像素標記像素
• 快速設定物件、屬性、熱鍵和標籤
• 在圖庫視圖中搜尋物件、屬性和圖像名稱
• 匯出為COCO、Labelme、COML、 YOLO、DOTA和CSV格式
• 匯出索引色彩遮罩影像和灰階蒙版影像
• 影片到影像影格、增強影像等。

13.OpenLabeling

https://www.php.cn/link/03c4207fa67ee3ea4f42c748980eda86

OpenLabeling是用於標註圖像和影片的開源工具。它支援PASCAL VOC和YOLO Darknet等多種格式。

該工具已被用於：深度學習物件偵測模型、用於視覺物件追蹤的干擾感知Siamese網路、邊界框追蹤和用於視訊物件追蹤的OpenCV追蹤器。

14.bbox-visualizer

https://www.php.cn/link/ed71773d43d53fa70ecf593c6582d9cc

#################### #bbox-visualizer可以幫助使用者在物件周圍繪製邊界框，消除了對標籤定位的複雜數學計算的需求。它提供了各種視覺化類型，用於在識別後標記物件。邊界框點的資料格式為：(xmin, ymin, xmax, ymax)。 ######15.PixelAnnotationTool#########https://www.php.cn/link/2e3e809d4082093c8bbf499ae9966cfc################################################################################ ## #####

PixelAnnotationTool是一個可以使用OpenCV的分水嶺演算法快速手動註解目錄中影像的工具。

使用者可以用畫筆手動標記區域，然後啟動演算法。如果初始分割需要校正，使用者可以在錯誤區域上重新繪製新的區域標註。

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