# image-annotation

**Repository Path**: shuouyang/image-annotation

## Basic Information

- **Project Name**: image-annotation
- **Description**: 用于标注特征图片，生成yolo数据集
- **Primary Language**: Python
- **License**: Apache-2.0
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 3
- **Forks**: 2
- **Created**: 2021-08-18
- **Last Updated**: 2024-06-07

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# image-annotation

用于制作darknet数据集制作，并提供转换为Voc数据集的能力

# MainWindows.py

在工具根目录下使用下面的命令

```shelll
python3 MianWindow.py
```

## 快捷键

| 操作                               | 快捷键                 |
| ---------------------------------- | ---------------------- |
| 撤回上一次的标注                   | Control+Z或者Command+Z |
| 切换图片                           | 上下键                 |
| 快速保存当前标注并切换到下一张图片 | S或者空格或者回车      |



## 应用功能说明

### 区域划分

<img src="./document/image/preview_main.png" />

1.  区域1:工具栏
2.  区域2:图片显示预览
3.  区域3:标注图片画板
4.  区域4:标注类型选择区域
5.  区域4:标注记录显示区

### 使用效果

启动程序后，只有==打开图集==功能可以使用，其他功能必须在打开一个图集（一个全是图片的文件夹）后才可以使用。

### 配置文件

在打开所在图集文件夹下会生成一个默认的配置文件

![](./image/config_file.png)

# SelectWindow操作文档

## 启动程序的命令

```shell
python SelectImageWindow.py
```

## 应用说明

![](./image/select_view.png)

该程序用于把MainWindow.py分好类的文件中挑选**训练集**和**测试集**，并生成标准VOC数据集。

1.  <font color=red><u>在开始该程序前，必须检查分类文件夹下是否有empty文件夹，如果有必须将该文件夹移走，该文件夹内的图片都是没有特征类型的图片，仅用于校验和检查用。不可参与后面的数据集。</u></font>
2.  点击==打开图片集==，选择分好类的文件夹。
3.  点击为选择的图可以挑选图片，将图片移入到训练集或测试集，
4.  每次挑选完成后必须点击==保存本次分类==
5.  所有的分类文件都挑选完成后即可点击==生成VOC数据集==。选择生成的目录后程序就开始执行(生成的图片会统一转换为jpeg的格式，所以比较耗时)，该执行耗时比较久大概十几分钟，完成时会有弹框。



## 环境搭建

所需python模块

- pillow
- lxml
- tkinter

详细查看ducument中的文档

[mac环境搭建](./document/mac标注工具所需要的环境搭建.md)

[ubuntu环境搭建](./document/Ubuntu18.04搭建工具环境.md)

[Win10环境搭建](./document/Win10搭建工具环境.md)