【SAM-Segment Anything】推荐一款非常好用的数据自动化标注工具Anylabeling

github地址：https://github.com/vietanhdev/anylabeling

在 YOLO 和 Segment Anything 的 AI 支持下轻松进行数据标记！

AnyLabeling = LabelImg + Labelme + Improved UI + Auto-labeling

任何标签 = 标签Img + 标签我 + 改进的用户界面 + 自动标签

• 油管演示：https://www.youtube.com/watch?v=xLVz-f6OeUY
• 文档：https://anylabeling.com

I. 安装和运行

1. 下载并运行可执行文件

• 从版本下载并运行最新版本。
• 对于 MacOS：
  • 安装后，转到“应用程序”文件夹
  • 右键单击应用程序，然后选择打开
  • 从第二次开始，您可以使用快速启动板正常打开应用程序

2. 从 Pypi 安装

• 要求：Python >= 3.8

• 推荐：米尼康达/蟒蛇 Miniconda — conda documentation

• 创建环境：

conda create -n anylabeling python=3.8
conda activate anylabeling

• （仅适用于 macOS）使用 Conda 安装 PyQt5：

conda install -c conda-forge pyqt==5.15.7

• 安装任何标签：

pip install anylabeling

• 运行应用：

anylabeling

或

python -m anylabeling.app

二、发展

• 生成资源：

pyrcc5 -o anylabeling/resources/resources.py anylabeling/resources/resources.qrc

• 运行应用：

python anylabeling/app.py

三、构建可执行文件

• 安装 PyInstaller：

pip install -r requirements-dev.txt

• 建立：

bash build_executable.sh

• 在以下位置检查输出：。dist/

四、贡献

如果您想为AnyLabeling做出贡献，请阅读贡献指南。

五、参考资料

• 标签 UI 由 LabelImg 的想法和组件构建，labelme。

六、使用示范

1、操作界面介绍

箭头所指的顺序，1、先选择预训练模型进行辅助标注，2、选择模型为Segment anything模型。

3、单个点的标注，即点击即可进行全体标注。4、矩阵框标注，类似与labelimg的矩形标注，得到的矩形以内的分割图像。

 最终保存得到JSON标注文件