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1. LabelImg
1）LabelImg 是一款开源的图像标注工具，标签可用于分类和目标检测，它是用 Python 编写的，并使用Qt作为其图形界面，简单好用。注释以 PASCAL VOC 格式保存为 XML 文件，这是 ImageNet 使用的格式。 此外，它还支持 COCO 数据集格式。
2）安装方法：
前置条件：安装Python3以上版本，安装pyqt5 第一步：下载安装包 第二步：使用Pycharm打开项目，运行labelImg.py文件；或直接运行labelImg.py文件
pip install labelImg -i https://pypi.douban.com/simple
3）使用流程:
打开软件: 在命令行输入labelImg
设置图像文件所在目录, 以及标注文件保存目录.
标注图像, 保存.
4）常见错误处理：
① 报错：ModuleNotFoundError: No module named 'libs.resources'
处理方式：
将python下scripts添加到环境变量path中
在labelImg目录下执行命令：pyrcc5 -o resources.py resources.qrc
将生成的resources.py拷贝到labelImg/libs/下
执行labelImg.py程序
GitHub地址：https://github.com/tzutalin/labelImg
2. Labelme
labelme 是一款开源的图像/视频标注工具，标签可用于目标检测、分割和分类。灵感是来自于 MIT 开源的一款标注工具 Labelme。Labelme具有的特点是：
支持图像的标注的组件有：矩形框，多边形，圆，线，点（rectangle, polygons, circle, lines, points）
支持视频标注
GUI 自定义
支持导出 VOC 格式用于 semantic/instance segmentation
支出导出 COCO 格式用于 instance segmentation
使用三步走：
conda activate paddle_env
cd /d E:\4-viev_find\Image_annotation\img
labelme
3. Labelbox
Labelbox 是一家为机器学习应用程序创建、管理和维护数据集的服务提供商，其中包含一款部分免费的数据标签工具，包含图像分类和分割，文本，音频和视频注释的接口，其中图像视频标注具有的功能如下：
可用于标注的组件有：矩形框，多边形，线，点，画笔，超像素等（bounding box, polygons, lines, points，brush, subpixels）
标签可用于分类，分割，目标检测等
以 JSON / CSV / WKT / COCO / Pascal VOC 等格式导出数据
支持 Tiled Imagery (Maps)
支持视频标注 （快要更新）
4. RectLabel
RectLabel 是一款在线免费图像标注工具，标签可用于目标检测、分割和分类。具有的功能或特点：
可用的组件：矩形框，多边形，三次贝塞尔曲线，直线和点，画笔，超像素
可只标记整张图像而不绘制
可使用画笔和超像素
导出为YOLO，KITTI，COCO JSON和CSV格式
以PASCAL VOC XML格式读写
使用Core ML模型自动标记图像
将视频转换为图像帧
5. CVAT
CVAT 是一款开源的基于网络的交互式视频/图像标注工具，是对加州视频标注工具（Video Annotation Tool） 项目的重新设计和实现。OpenCV团队正在使用该工具来标注不同属性的数百万个对象，许多 UI 和 UX 的决策都基于专业数据标注团队的反馈。具有的功能
关键帧之间的边界框插值
自动标注（使用TensorFlow OD API 和 Intel OpenVINO IR格式的深度学习模型）
6. VIA
VGG Image Annotator（VIA）是一款简单独立的手动注释软件，适用于图像，音频和视频。 VIA 在 Web 浏览器中运行，不需要任何安装或设置。 页面可在大多数现代Web浏览器中作为离线应用程序运行。
支持标注的区域组件有：矩形，圆形，椭圆形，多边形，点和折线
7. PPOCRLabel
PPOCRLabel是一款适用于OCR领域的半自动化图形标注工具，内置PP-OCR模型对数据自动标注和重新识别。使用Python3和PyQT5编写，支持矩形框标注和四点标注模式，导出格式可直接用于PaddleOCR检测和识别模型的训练。