一、简介

标注工具有很多种，目前介绍一款常用的标注工具：X-AnyLabeling。验证码模型训练标注工具

GitHub源码地址：https://github.com/CVHub520/X-AnyLabeling/tree/main

关键功能：

.支持导入 图像 和 视频。

.支持 CPU 和GPU 推理，可按需选择。

·兼容多种领先的深度学习算法。

·单帧预测和一键处理所有图像。

·导出选项，支持格式如 COCO-JSON、VOC-XML、YOLOv5-TXT、DOTA-TXT 和 MOT-CSV。

·与流行框架集成, 包括 PaddlePaddle、penMMLab、timm 等。

·提供全面的帮助文档，并提供积极的开发者社区支持。

·支持各种视觉任务，如目标检测、图像分割、人脸识别等。

·模块化设计，赋予用户根据其具体需求自行编译系统的能力，同时支持自定义和二次开发。

·图像标注功能，包括 多边形、 矩形、旋转框、 圆形、 线条、 点，以及 文本检测、C识别KIE标注

二、安装

方式一：Release安装

通过下载exe文件下载安装

地址如下：Releases · CVHub520/X-AnyLabeling

点击以下图片中的X-AnyLabeling-CPU.exe文件下载即可。

方式二：clone源码后采用终端运行

• 在项目中打开终端安装所需的环境依赖：
  pip install -r requirements.txt

• 安装完成后运行app.py

python anylabeling/app.py

注意：有些直接下载exe文件打开标注，但是会在自定义模型开启自动标注环境会报错，原因是一些必需的依赖没有安装（官方也建议源码终端运行，方便查看报错）

三、使用

图片示例：

1、单文件标注

点击文件，点击打开文件即可

默认将输出目录选择当前文件的目录下

2、多文件标注

点击文件，点击打开文件夹即可

默认将输出目录选择当前文件夹的目录下

3、更改输出目录

点击文件，点击更改输出目录，在弹框中选择自己想要保存的文件路径即可。

注意：生成的文件为.json文件类型

4、标注

点击编辑，选择想要标注的形状即可，如常用的矩形框。

4、快捷键

A：上一张图片

D：下一张图片