前言
深度学习和计算机视觉领域，图像标注是模型训练不可或缺的环节。然而，现有的标注工具如LabelImg和LabelMe等存在诸多不便，无法满足高效标注的需求。
推荐一款基于C#的图像标注工具，在为标注人员提供更高效、更便捷的标注体验。
项目介绍
在实际项目中，发现现有的标注工具存在以下问题：
操作复杂：常用标注软件如LabelImg和LabelMe的界面不够友好，操作复杂，导致标注效率低下。
功能有限：这些工具虽然功能丰富，但在一些特定场景下不够灵活，无法满足多样化的标注需求。
缺乏辅助功能：标注过程中缺乏智能辅助，导致标注人员需要花费大量时间手动完成标注任务。
为了解决这些问题，一款全新的图像标注工具，专注于深度学习计算机视觉图像标注操作，兼容LabelMe格式，并集成了YOLO v11目标检测与图像分割模型，以辅助标注人员快速完成标注任务。
项目技术栈
1、UI部分
WPF、Canvas、MahApps.Metro、Caliburn.Micro、FluentWPF等。
2、算法部分
OpenCV、OnnxRuntime等。
项目功能
1、标注功能
标注工具：支持点、线段、画刷、矩形、旋转矩形、圆形、椭圆形、多边形、折线段等多种标注方式。
智能辅助：内置YOLO v11目标检测与图像分割模型，能够自动识别图像中的目标，辅助标注人员快速完成标注任务。
2、格式支持
导入/导出：支持PascalVOC、YOLO目标检测、YOLO图像分割、YOLO定向边框目标检测等多种格式。
批量转换：支持批量将PascalVOC格式转换为CSV格式或YOLO目标检测格式，方便标注人员进行数据预处理。
3、工具功能
切割图像：提供图像切割功能，方便进行二次标注或图像分类。
保存掩膜：支持保存掩膜文件，方便在推理过程中提取感兴趣区域（ROI）。
项目效果
首页预览
项目说明
基于C#开发的深度学习图像标注工具。该工具专注于高效标注，兼容LabelMe格式，并集成了YOLO v11模型以辅助标注。
通过WPF、OpenCV等技术栈，我们实现了功能丰富的标注界面和强大的算法支持。该工具不仅解决了现有标注工具的不足，还提供了智能辅助功能，大大提高了标注效率。
项目地址
Gitee：gitee.com/lishilei052…
总结
以上仅展示了计算机视觉标注工具的部分功能。更多实用特性和详细信息，请大家访问项目地址。
希望通过本文能为C#图像标注工具开发方面提供有价值的参考。欢迎在评论区留言交流，分享您的宝贵经验和建议。
最后
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