puzzledqs/BBox-Label-Tool
BBox Label Tool
BBox-Label-Tool est un utilitaire web conçu pour étiqueter des collections d'images et définir des limites spatiales d'objets afin de soutenir les tâches d'apprentissage supervisé. Il fournit une interface pour dessiner des boîtes englobantes rectangulaires sur des images, permettant aux utilisateurs d'enregistrer des données de coordonnées pour des jeux de données de détection d'objets et de reconnaissance visuelle.
L'outil fonctionne entièrement dans le navigateur, utilisant le traitement de fichiers local pour lire les images directement depuis le système de l'utilisateur sans nécessiter de téléchargement de données. Il conserve les enregistrements d'annotation via le stockage du navigateur, garantissant que les données spatiales persistent après le rafraîchissement de la page. En capturant les interactions de la souris sur un canvas HTML, le logiciel permet une manipulation directe et en temps réel des dimensions des boîtes englobantes pendant le processus d'annotation.
L'application inclut des utilitaires de gestion pour naviguer dans les collections d'images et modifier les enregistrements de coordonnées, tels que l'enregistrement, la suppression ou l'effacement des annotations pour des fichiers individuels. Cette fonctionnalité prend en charge la préparation structurée de données de vérité terrain pour l'entraînement d'algorithmes de vision par ordinateur.
Features
- Computer Vision Tools - Provides a web-based interface for drawing and managing bounding boxes on images to create training datasets.
- Vision Dataset Preparation - Facilitates the creation of labeled image datasets for training computer vision models.
- Image Annotation - Provides a workflow for managing image collections and defining spatial regions for visual recognition datasets.
- Bounding Box Interfaces - Provides tools to draw rectangular boundaries over images using mouse input for training computer vision models.
- Image Labeling - Enables the definition of object locations within images to provide ground truth for supervised computer vision algorithms.
- Dataset Preparation Tools - Offers a platform for navigating image collections and saving spatial annotations for object detection development.
- Image Labeling Interfaces - Provides an interface for recording coordinate data for objects within images to support supervised learning tasks.
- Browser Local Storage Management - Persists annotation records in browser local storage to maintain data across page refreshes.
- Direct Canvas Manipulators - Provides a canvas-based interface for drawing and manipulating rectangular bounding boxes directly on images.
- Client-Side File Reading - Reads image files directly from the local file system using browser APIs to enable offline annotation without server uploads.
