这是一个名为 LabelImg 的 Linux 应用程序，其最新版本可以作为 Binaryv1.8.1.zip 下载。 它可以在工作站的免费托管服务提供商 OnWorks 中在线运行。
使用 OnWorks 免费下载并在线运行这个名为 LabelImg 的应用程序。
请按照以下说明运行此应用程序：
- 1. 在您的 PC 中下载此应用程序。
- 2. 在我们的文件管理器 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX 中输入您想要的用户名。
- 3. 在这样的文件管理器中上传这个应用程序。
- 4. 从此网站启动OnWorks Linux online 或Windows online emulator 或MACOS online emulator。
- 5. 从您刚刚启动的 OnWorks Linux 操作系统，使用您想要的用户名转到我们的文件管理器 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX。
- 6. 下载应用程序，安装并运行。
SCREENSHOTS
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标签图像
商品描述
LabelImg 是一个图形图像标注工具。 它是用 Python 编写的，并使用 Qt 作为其图形界面。 注释以 PASCAL VOC 格式（ImageNet 使用的格式）保存为 XML 文件。 此外，它还支持 YOLO 和 CreateML 格式。 Linux/Ubuntu/Mac 至少需要 Python 2.6，并且已经使用 PyQt 4.8 进行了测试。 但是，强烈建议使用 Python 3 或更高版本和 PyQt5。 Virtualenv 可以避免很多 QT/Python 版本的问题。 使用说明构建和启动。 单击菜单/文件中的“更改默认保存的注释文件夹”。 单击“打开目录”。 单击“创建矩形框”。 单击并释放鼠标左键选择一个区域来注释矩形框。 您可以使用鼠标右键拖动矩形框来复制或移动它。 注释将保存到您指定的文件夹中。 您可以参考热键来加快您的工作流程。
产品优势
- 您的标签列表在处理图像列表的过程中不应更改
- 保存图片时，classes.txt 也会更新，而之前的注释不会更新
- 您可以编辑 data/predefined_classes.txt 以加载预定义的类
- 按下空格时，用户可以将图像标记为已验证，将出现绿色背景
- 困难字段设置为1表示该对象已被注释为“困难”
- 根据您的深度神经网络实现，您可以在训练期间包含或排除困难对象
程式语言
Python
分类
这是一个也可以从 https://sourceforge.net/projects/labelimg.mirror/ 获取的应用程序。 它已托管在 OnWorks 中，以便通过我们的免费操作系统之一以最简单的方式在线运行。
