annt：用于对象检测任务的简单注释工具。
annt的Python项目详细描述
安妮
用于对象检测任务的简单注释文件加载程序。在
说明
到目前为止，已经为目标检测任务开发了各种工具。 但是，在注释工具和格式以及 开发人员仍然编写自己的json或xml注释文件解析器。 annt是一种注释工具，它以云服务的形式运行，如dropbox。 annt不仅提供了简单舒适的注释体验，而且还提供了强大的库来加载注释图像。在
这是python库，可以读取用annt注释的图像。 您可以用一种简单的方式加载带注释的图像，并专注于基本的人工智能开发。 另外，这个库有一个基本的预处理函数。这样就可以节省编写额外代码的时间。在
用法和示例
例1。加载带注释的图像
importannt# annotations is list of annotation dataannotations=annt.load('~/Dropbox/app/project_name')# Display ths information of each annotation file.forainannotations:image=a.image# opencv2 image arrayboxes=a.boxes# list of bounding boxesheight,width,colors=image.shape# you canforboxinboxes:# Tag information (str)print(f'~ tag name : box.tag ~')# You can get coordination information of the box by two methods,# Left Top Style and Edge Style.# Coordination information based on left top of the box. (Left-Top Style)print(f'x : {box.x}')print(f'y : {box.y}')print(f'w : {box.w}')print(f'h : {box.h}')# Coordination information based on the distance from each edge of the image. (Edge Style)print(f'left : {box.left}')print(f'right : {box.right}')print(f'top : {box.top}')print(f'bottom : {box.bottom}')# If you change these coordination properties, all of them will recomputed.box.w=300# This operation will also change box.right property.
例2。数据预测
^{pr2}$入门
- 注册annt并注释imae。在
- 从pip安装这个库。在
- 开发你自己的项目。在
安装
你可以从pip安装。在
pip install annt
文件
- 项目
标签：
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