推荐15个非常令人惊艳的开源免费图像标注工具

发布网友 发布时间：2024-10-23 02:56

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图像标注是为图像添加标签或注释的过程，以赋予图像内容上下文意义，这一过程在机器学习领域尤为重要，旨在准确识别图像中的元素，进而推动视觉模型的训练与应用。视觉模型的最终用途广泛，包括车辆道路上物体与障碍物识别、医学图像中疾病检测与诊断等。

本文旨在推荐一系列优秀的开源免费图像标注工具，适合计算机视觉领域的研究者与学习者。推荐工具包括:

<a href="makesense.ai/" title="Makesense.ai" target="_blank">Makesense.ai - 一个在线跨平台的图像标注工具，适用于小型计算机视觉深度学习项目。它简化数据集准备，提供多种格式的标签下载，并集成如YOLOv、预训练的SSD与PoseNet等AI模型，以自动化图像标注。AI功能基于TensorFlow.js，确保数据隐私。

<a href="labelme.github.com/labelmeai/labelme/" title="Labelme" target="_blank">Labelme - 基于Python的图像标注工具，支持各种标注类型与自定义GUI，可导出VOC与COCO格式数据集，适用于语义与实例分割。

<a href="xtreme1.github.io/xtreme1-io/xtreme1/" title="Xtreme1" target="_blank">Xtreme1 - 一个开源平台，提高多模式训练数据标注、管理和本体管理的效率，尤其适用于2D/3D对象检测、3D实例分割与激光雷达相机融合项目。

<a href="labelstudio.github.io/labelstudio/" title="Label Studio" target="_blank">Label Studio - 一个灵活的开源工具，用于标注多种类型数据，包括图像、文本、视频与时间序列，具有友好的用户界面，支持数据标准化导出与机器学习模型集成。

<a href="lost.github.io/lost/" title="LOST" target="_blank">LOST - 基于Web的图像协同标注工具，提供即时图像注释功能，无需编程知识，同时支持组织建立标签树、监控标注过程与浏览器内标注。

<a href="cvat.github.io/cvat/" title="CVAT" target="_blank">CVAT - 一种交互式视频与图像标注工具，适用于数据为中心的人工智能方法，支持免费在线使用与订阅高级功能，可私有化安装，并提供企业支持。

<a href="gromit-mpx.github.io/" title="Gromit-MPX" target="_blank">Gromit-MPX - 一个Unix桌面环境下的标注工具，用户可直接在屏幕上绘制，增强演示文稿效果。

<a href="myvision.github.io/" title="MyVision" target="_blank">MyVision - 一个免费的在线图像标注工具，生成计算机视觉训练数据，支持边界框与多边形绘制，以及COCO-SSD模型自动标注，确保数据隐私。

<a href="labelimg.github.io/" title="LabelImg" target="_blank">LabelImg - 一个流行的图像标注工具，支持PASCAL VOC、YOLO与XML格式保存，集成于Label Studio社区。

<a href="coco-annotator.github.io/" title="COCO Annotator" target="_blank">COCO Annotator - 一个基于Web的高效图像标注工具，旨在创建图像定位与对象检测的数据集，提供段标记、对象实例跟踪等功能。

<a href="universal-data-tool.github.io/" title="Universal Data Tool" target="_blank">Universal Data Tool - 一个多功能的编辑与标注工具，适用于图像、文本、音频与文档等数据类型，支持实时协作与跨平台运行。

<a href="rectlabel.github.io/" title="RectLabel" target="_blank">RectLabel - 一个离线图像标注工具，适用于对象检测与分割，提供直观界面与数据格式支持。

<a href="openlabeling.github.io/" title="OpenLabeling" target="_blank">OpenLabeling - 一个用于图像与视频标注的开源工具，支持多种格式，广泛应用于深度学习对象检测模型、视觉对象跟踪与OpenCV。

<a href="bbox-visualizer.github.io/" title="bbox-visualizer" target="_blank">bbox-visualizer - 一个简化对象边界框绘制的工具，提供多种可视化类型，用于识别后标记对象。

<a href="pixelannotationtool.github.io/" title="PixelAnnotationTool" target="_blank">PixelAnnotationTool - 一个利用OpenCV分水岭算法快速手动注释图像的工具，支持用户手动标记区域并启动算法校正。

以上推荐的工具旨在满足不同应用场景与需求，助力研究人员与学习者在计算机视觉领域进行高效与精确的图像标注工作。通过这些工具的使用，可以显著提升标注过程的效率与准确性，为后续的机器学习与深度学习模型训练提供高质量的数据支持。