图像标注工具 ground truth annotation and labeling

几种简单的图像和视频标注工具

对于计算机视觉的研究者来说，图像和视频的标注是一项基础但繁重的工作。通常大家都会写一段Matlab小程序来完成基本的图像标注任务，当然是在标注需求比较简单的情况下。下面给大家介绍几种简单易用的图像和视频标注工具。

(1) LabelMe: 

 网址：http://labelme.csail.mit.edu/Release3.0/

 开发团队： MIT

适用数据类型：图像

 标注方式： 手动绘制矩形和多边形

 输出：由角点坐标构成的多边形

(2) ByLabel: A Boundary based Semi-Automatic Image Annotation Tool

 网址：http://webdocs.cs.ualberta.ca/~vis/bylabel/

 开发团队： University of Alberta

 适用数据类型：图像，视频序列

标注方式：自动提取图像边缘，手动选取边缘并编组，该工具能够通过不同边缘之间的编组实现带孔洞等复杂目标的精确标注。

输出：平滑边缘组成的Edge Maps和由此生成的Region Masks

 (3) VATIC:  Video Annotation Tool from Irvine, California

 网址：http://carlvondrick.com/vatic/

 开发团队：UC Irvine

 适用数据类型：视频

 标注方式：手动绘制矩形框（Bounding Box)，同时利用插值来生成标注两帧之间未标注帧的bounding box的生成

 输出：Bounding Box

(4) LabelImg

 网址：https://github.com/tzutalin/labelImg

 开发团队：

适用数据类型：图像

标注方式：手动绘制矩形框（Bounding Box)

 输出：Bounding Box

(5) Polygon-RNN

 网址：http://www.cs.toronto.edu/polyrnn/

 开发团队：University of Toronto

 适用数据类型：图像

标注方式：通过已训练的RNN加上人工干预半自动的绘制多边形。

输出：多边形

(6) SegmentIt: Interactive Image Segmentation Tool

 网址： http://segmentit.sourceforge.net/

开发团队：University of Sao Paulo

适用数据类型：图像

标注方式：通过分水岭分割算法加上手动选区完成region mask的半自动标注。

输出：Region Masks

当然，以上只不过是众多标注软件中的几种，我个人觉得比较好用的几个。

还有很多商业软件和平台如photoshop,ArcGIS,MapGIS，Amazon Mechanical Turk等都可以用来进行图像的标注与矢量化。