15个值得推荐的开源免费图像标注工具

　　图像标注作为将标签或描述性信息与图像关联的过程，不仅赋予图像更深层次的意义，更在机器学习中扮演着关键角色，助力视觉模型更精准地识别图像元素。通过为图像添加标注，计算机得以理解图像背后的语义和上下文，从而增强对图像内容的理解与分析能力。这一技术的应用范围广泛，覆盖计算机视觉、自然语言处理及更多领域。

1. Makesense.ai

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　　Makesense.ai是一个免费在线、跨平台的照片标记工具，特别适合小型计算机视觉深度学习项目。它简化了数据集的准备工作，支持多种格式下载标签，基于React/Redux框架和TensorFlow.js开发，确保了数据隐私安全。

2. Labelme

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　　Labelme是一款基于Python的图像标注工具，支持多边形、矩形、圆形等多种标注类型，并提供自定义GUI。它能导出VOC和COCO格式的数据集，适用于语义和实例分割。

3. Xtreme1

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　　Xtreme1是一个用于标注多模式训练数据的平台，提高了数据注释、管理和本体管理的效率。它支持图像、3D LiDAR和2D/3D传感器融合数据集的数据标注，内置预标记和交互式模型，支持2D/3D对象检测、分割和分类。

4. Label Studio

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　　Label Studio是一个开源工具，可用于标记音频、文本、图像、视频和时间序列数据。它拥有友好的用户界面，支持导出标准化格式的数据，集成机器学习模型，并可针对特定项目进行定制。

5. LOST

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　　LOST（Label Object and Save Time）是一个基于Web的图像协同标注工具，提供预构建的注释管道，无需编程知识即可进行即时图像注释。它支持组织建立标签树，监控标注过程，并可在本地或Web服务器上设置。

6. CVAT

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　　CVAT（Computer Vision Annotation Tool）是一款用于视频和图像标注的交互式工具，广泛运用于计算机视觉领域。它支持以数据为中心的人工智能方法，可在线免费使用，也可订阅其他功能或私有化安装。

7. Gromit-MPX

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　　Gromit-MPX是一个Unix桌面环境下的标注工具，用户可直接在屏幕上绘制，突出显示感兴趣的点以增强演示文稿。

8. MyVision

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　　MyVision是一个免费的在线图像标注工具，用于生成计算机视觉的机器学习训练数据。它支持绘制边界框和多边形，用于对象标注和多边形操作，并支持多种数据集格式。此外，它支持使用“COCO-SSD”模型进行自动标注，确保数据隐私安全。

9-15. 其他推荐工具（简要提及）

• LabelImg：一个流行的图像标注工具，现已加入Label Studio社区。它支持PASCAL VOC、YOLO和XML格式保存标注信息。
• COCO Annotator：一个基于Web的高效且多功能的图像标记工具，专为训练图像定位和对象检测创建数据集。其特点包括段标记、对象实例跟踪等。
• Universal Data Tool：一个多功能的应用程序，支持编辑和标注图像、文本、音频和文档等数据类型。它支持实时协作和多种数据格式。
• RectLabel：一个离线图像标注工具，用于对象检测和分割。其特点包括使用Segment Anything模型标记面和像素等。
• OpenLabeling：一个用于标注图像和视频的开源工具，支持PASCAL VOC和YOLO Darknet等多种格式。它已被用于深度学习对象检测模型等应用。
• bbox-visualizer：帮助用户在对象周围绘制边界框的工具，提供了各种可视化类型用于标记对象。它的边界框点数据格式为(xmin, ymin, xmax, ymax)。
• PixelAnnotationTool：一个使用OpenCV的分水岭算法快速手动注释目录中图像的工具。用户可以用画笔手动标记区域后启动算法进行分割。如果需要校正初始分割结果用户可以在错误区域上重新绘制新的区域标注。

　　这些工具各有特色适用于不同的应用场景和项目需求可以根据具体需求选择适合的工具进行图像标注工作以提高效率和准确性。