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pylabel

图像数据集转换与标注工具

PyLabel图像数据集目标检测Python包注释转换Github开源项目

PyLabel是一个Python包，可用于为计算机视觉模型（如PyTorch和YOLOv5）准备图像数据集。该工具支持在不同标注格式之间进行转换（如COCO到YOLO），并在Jupyter notebook中提供AI辅助标注功能。PyLabel允许使用单行代码转换标注格式，将注释数据存储在pandas DataFrame中便于分析，按类分层将数据集分为训练集、测试集和验证集，并支持带边界框的图像可视化，从而使图像数据处理更高效便捷。

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介绍相关项目
LabelConvert - 数据集格式转换工具，目标检测与图像分割领域的多功能助手
GithubLabelConvert图像分割开源工具开源项目数据集格式转换目标检测
LabelConvert是一个专注于目标检测和图像分割领域的数据集格式转换工具。它支持labelme、labelImg、YOLO、PubLayNet和COCO等主流格式之间的相互转换，简化了数据预处理流程。该工具兼容Linux、Windows和Mac平台，支持Python 3.6及以上版本，为计算机视觉研究和开发提供了高效的数据处理解决方案。
labelImg - Python图像标注工具，兼容PASCAL VOC和YOLO格式
GithubLabel StudioLabelImgPython图像注释开源项目数据标注工具
一款用Python编写的开源图像标注工具，适用于深度学习数据集的创建。支持PASCAL VOC、YOLO和CreateML等多种标注格式，可在Linux、macOS、Windows等平台上运行，并提供详细的安装和使用指南。用户可以通过直观的界面创建矩形框标注，支持预定义类、热键操作和Docker部署，是机器学习和计算机视觉项目的数据标注利器。
anylabeling - AI辅助数据标注工具
AnyLabelingGithubSegment AnythingYOLO图像注释开源项目自动标注
AnyLabeling是一款高效的数据标注工具，结合了LabelImg和Labelme的优点，并改进了用户界面。支持多种图像注释类型，包括多边形、矩形、圆形、线条和点。提供自动标注功能，兼容YOLOv8和Segment Anything。支持文本检测、识别和关键信息提取标注，适用于英语、越南语和中文。用户可通过PyPI安装，适用于各种操作系统。更多信息请查看官方网站。
Labelme2YOLO - LabelMe标注转YOLO格式数据集转换工具
GithubLabelme2YOLO开源项目数据转换数据集处理机器学习目标检测
Labelme2YOLO是一个开源工具，用于将LabelMe标注工具的JSON格式转换为YOLO文本文件格式。它支持批量转换和单文件转换，能自动分割训练验证集，并可生成YOLOv5 v7.0实例分割数据集。通过简单的命令行操作，用户可获得YOLO格式的标签、图像文件和dataset.yaml配置。这个工具简化了数据集准备过程，方便了YOLO目标检测和实例分割任务的开展。
labelme - Python图像标注工具，支持多种格式导出
GithubLabelmePython图像标注实例分割开源项目语义分割
Labelme是一个Python图像标注工具，使用Qt构建界面，支持多边形、矩形、圆形、线条和点的标注，适用于图像分类、语义分割、实例分割和视频标注。提供GUI自定义功能，并支持导出VOC和COCO格式数据集。兼容Windows、macOS和Linux平台，安装简单，资源丰富，易于使用。
UltimateLabeling - 集成先进检测和跟踪技术的多功能视频标注工具
GithubOpenPifPafPyQt5UltimateLabelingYOLO开源项目视频标注
UltimateLabeling是一个基于Python的多功能视频标注工具，使用PyQt5开发，集成了前沿的对象检测和跟踪技术。主要功能包括通过SSH连接远程GPU服务器、使用YOLO和OpenPifPaf进行对象和姿态检测、采用匈牙利算法进行轨迹分配、进行SiamMask视觉对象追踪，以及视频缩放、可调节边框和骨架等。适用于多种对象和姿态检测与标注场景。
label-studio-converter - 多格式标注数据转换工具 Label Studio Converter
GithubLabel Studio开源项目数据导入数据标注机器学习格式转换
Label Studio Converter是一款开源的标注数据转换工具,可将Label Studio的标注结果转换为JSON、CSV、CoNLL 2003、COCO、Pascal VOC XML等多种机器学习格式。此外,它还支持将YOLO格式的预标注数据导入Label Studio。通过命令行和Python API接口,Label Studio Converter简化了数据格式转换流程,有效连接了数据标注和模型训练环节。
labelCloud - 多功能3D点云标注工具 支持多种文件格式
3D边界框GithubPythonlabelCloud开源项目标注工具点云
labelCloud是一个开源的3D点云标注工具，用于在点云数据中标注3D边界框。该工具提供拾取和跨度两种标注模式，支持多种点云文件格式的导入和标签格式的导出。此外，labelCloud还具备基于边界框的语义分割功能。其轻量级设计和灵活的配置使其适用于多种3D对象检测场景。
labelU - 多模态数据标注平台 支持图像视频音频处理
GithubLabelU人工智能多模态数据开源平台开源项目数据标注
LabelU是一个多模态数据标注平台，提供图像、视频和音频处理工具。支持2D边界框、语义分割、多边形和关键点等图像标注功能，以及视频分割、分类和信息提取。具备音频分析能力，支持AI辅助标注。适用于数据分析和模型训练，提高标注效率和准确性。
Rectlabel-support - 图像标注工具，支持自动化标注和多格式导出
GithubRectLabel图像标注导出格式开源项目文本识别自动标注
RectLabel 是一款图像标注工具，支持 Segment Anything 和 Core ML 模型的自动标注，能够识别文本、曲线、点线和骨架等。支持导出COCO、Labelme、CreateML、YOLO和DOTA格式，以及索引色和灰度掩码图像。通过自定义热键和快捷设置，提高标注效率，满足不同图像处理需求。
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