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为方便用户使用python3打标签，因此提供已经生成好的代码。可直接用指令pythonlabelImg.py启动
由于有的用户还是使用python2，通过我多次尝试，当前labelImg官方github上最新的代码均告失败，因此提供早期已经生成好的代码。可直接用指令pythonlabelImg.py启动
Computer Vision Annotation Tool (CVAT)一个基于Web的工具,用于为计算机视觉算法标注视频和图像
本项目基于Python开发，专注于对YOLO格式的数据进行增强。使用该项目的代码能够快速扩充数据集，并同时处理图像和标注。然而，需要留意其中存在的一些问题。无法保证处理后数据的性能一定会提升，同时处理
1. LabelImg下载地址 https://github.com/tzutalin/labelImg download下来,解压 2. 安装必备的python包 PyQt5 PyQt5_tools
学位论文 电子科技大学 20090501
图像标注是一种常用于计算机视觉领域的任务，本文将详细介绍五种图像标注方法，包括手动标注、半自动标注、基于深度学习的标注、基于图像分割的标注和众包标注。手动标注是指人工一个个标注图像中的目标区域；半自动
35张真实野外塑料绝缘子无人机航拍图像，包含人工标注的XML格式标签。
支持多种图片格式 支持PSD（需用最大兼容保存）、PNG、BMP、JPG格式 设计稿自动刷新 在标注的过程中，如果设计稿在被修改和保存了，马克鳗会自动重新载入设计稿，让设计和标注同步进行 定制标记样式
用于生成机器学习正样本的标注工具，内含使用说明和图片格式批量转换工具（bat文件）
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