圖像標注是向圖像添加標簽或注釋的元數據，使圖像上的內容具有上下文含義。這個過程在機器學習中具有重要意義，助于在訓練視覺模型過程中準確地識別圖像中的元素。qEu28資訊網——每日最新資訊28at.com

視覺模型最終的用途也非常廣泛，例如，幫助車輛識別道路上的不同物體或障礙物、通過對醫學圖像的識別幫助疾病檢測和診斷。qEu28資訊網——每日最新資訊28at.com

本文主要推薦一些較好的開源免費的圖像標注工具。qEu28資訊網——每日最新資訊28at.com

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1.Makesense.ai

http://makesense.ai/qEu28資訊網——每日最新資訊28at.com

https://github.com/SkalskiP/make-senseqEu28資訊網——每日最新資訊28at.com

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OpenLabeling是一個用于標注圖像和視頻的開源工具。它支持PASCAL VOC和YOLO Darknet等多種格式。qEu28資訊網——每日最新資訊28at.com

該工具已被用于：深度學習對象檢測模型、用于視覺對象跟蹤的干擾感知Siamese網絡、邊界框跟蹤和用于視頻對象跟蹤的OpenCV跟蹤器。qEu28資訊網——每日最新資訊28at.com

14.bbox-visualizer

https://github.com/shoumikchow/bbox-visualizerqEu28資訊網——每日最新資訊28at.com

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bbox-visualizer可以幫助用戶在對象周圍繪制邊界框，消除了對標簽定位的復雜數學計算的需要。它提供了各種可視化類型，用于在識別后標記對象。邊界框點的數據格式為：(xmin, ymin, xmax, ymax)。qEu28資訊網——每日最新資訊28at.com

15.PixelAnnotationTool

https://github.com/abreheret/PixelAnnotationToolqEu28資訊網——每日最新資訊28at.com

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PixelAnnotationTool是一個可以使用OpenCV的分水嶺算法快速手動注釋目錄中圖像的工具。qEu28資訊網——每日最新資訊28at.com

用戶可以用畫筆手動標記區域，然后啟動算法。如果初始分割需要校正，用戶可以在錯誤區域上重新繪制新的區域標注。qEu28資訊網——每日最新資訊28at.com

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