原文：
www.kdnuggets.com/closed-source-vs-open-source-image-annotation
计算机是否可以被训练来识别猫的可爱程度？那你会想做些什么呢？是否在猫的图片上难以集中注意力？你是否是那些希望为了方便而想要改变的技术爱好者之一？你还记得当你想让计算机相信停车标志不是让行标志时，试图说服计算机这一点的情景吗？这不再是技术爱好者们的担忧。为了让你在注释和标记过程中保持参与和娱乐，有大量的开源工具可以选择。图像注释工具的使用在像素化混乱的世界中崭露头角。通过使用注释工具，可以快速而高效地识别图像。因此，机器将能够像人类一样理解世界，计算机程序也将能够做出更好的决策。
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我们所生活的数字世界迅速发展，这为图像注释工具的准确性、公正性和快速性提出了要求。从自动驾驶汽车、医疗、增强现实、农业和机器人，到电子商务——对人工智能的依赖正在增加。因此，对可靠且高效的图像注释资源的需求也在迅速增长。在这篇文章中，我们将比较开源和闭源图像注释，并引用实际例子得出一个积极的结论。
作为 AI 模型的训练数据，图像注释既费时又繁琐，但值得付出努力，因为它是算法成功的关键。每张图像必须经过注释，以便机器能够正确读取（没有错误或偏见）。为了开发高质量的无错误 AI 模型，图像注释过程必须具有准确性和精确性。因此，我们获得的结果可以说是公正、准确且精确的。
毋庸置疑，由于价格实惠、易于访问和定制功能，开源图像标注正在获得越来越多的关注。由于大多数开源工具正在不断改进，这吸引了用户获取免费的附加功能。
尽管最初免费或较便宜的工具可能会很吸引人。开源工具可能只是那些关注可扩展性、创新和持续发展的人的临时试用工具。此外，并不是所有的开源工具都足够强大以产生高质量的输出。标注和标记每张图像或视频的准确性越高，如果你真的试图通过 AI 改造传统实践，你将会受益更多。
无论是通过开源工具还是闭源工具。图像标注对于提高机器学习算法的能力至关重要，以确保它们能准确识别和解释视觉数据。当图像按标准进行标注时，AI 模型能够正常运行，并识别图像中呈现的对象、区域和特征。
LabelImg 是一个常用的图像标注工具，允许用户在对象周围绘制边界框并添加标签。它是使用 Python 和 Qt 库实现的。这里是一个仓库 - github.com/tzutalin/labelImg
一旦你安装了 LabelImg 并准备好一组待标注的图像，你可以使用下面提到的 python 脚本为每张图像打开 LabelImg。标注后的图像将以 XML 文件的形式保存。
## https://github.com/tzutalin/labelImg
import os
import subprocess
image_dir = "/path/to/your/image/directory"
# List all image files in the directory
image_files = [f for f in os.listdir(image_dir) if f.endswith(".jpg") or f.endswith(".png")]
# Path to LabelImg executable
labelimg_executable = "/path/to/labelImg.py"
# Loop through the image files and open LabelImg for annotation
for image_file in image_files:
image_path = os.path.join(image_dir, image_file)
subprocess.call([labelimg_executable, image_path])COCO Annotator 是一个专为 COCO 格式图像标注设计的基于网页的工具。它以支持多种类型的标注而闻名，如边界框、多边形和关键点。这个标注工具使用 JavaScript 和 Django 构建。
VGG 图像标注工具（VIA）是由牛津大学视觉几何组开发的图像标注工具。它允许用户自由标注不同类型的对象，包括点、线和区域。VIA 提供的界面对标注图像来说非常用户友好且直观。
Labelbox 是一个平台，允许用户对图像进行标注，任务包括物体检测、图像分割和分类。这个工具提供了众多协作功能，可以高效地与机器学习框架集成。
Supervisely - 该工具支持图像注释，并提供数据版本控制和模型部署等功能。
图像注释工具用于各个行业中的图像注释。使用图像注释工具，如行人、车辆和交通标志，自动驾驶汽车能够安全导航并做出明智的决策。此外，自动驾驶汽车能够安全行驶并做出明智的决策。因此，在医疗成像中，图像注释帮助医疗专业人员进行无误的诊断。基于这些信息，患者可以获得有效的治疗。除了对产品进行分类和提高搜索功能外，电子商务平台还利用图像注释来改善客户的整体购物体验，提升他们的体验。以下提到的例子展示了图像注释工具在不同领域的多样性和重要性。
让我们通过检查一些现实生活中的例子来了解图像注释工具的实际应用：
为了使自动驾驶车辆能够无故障地感知和导航环境，必须使用可靠的图像注释工具。这些上述工具通过检测行人、车辆和交通标志，帮助自动驾驶车辆做出明智的决策。因此，确保每次乘车的乘客安全。
说到医疗行业，放射科医生正在享受人工智能解决方案的优势。临床医生利用人工智能获取有用的医学数据，帮助他们更准确地阅读和分析 X 光片、CT 扫描和/或磁共振图像。通过更好的数据和对患者疾病的可见性，医生能够以更好的关怀和谨慎来治疗患者。
在电子商务行业中，图像注释的使用非常广泛。产品按功能、颜色、风格和视觉搜索等多个参数进行分类，以便使客户的购物旅程更加轻松、愉快和便捷。
图像注释在增强现实（AR）应用中用于将虚拟对象和信息根据现实世界环境正确放置。从对象的深度、尺度和方向开始，一切都被注释，以提供给用户一个真实而沉浸的 AR 体验。
机器人专业人士可以借助图像标注工具来操控物体。当机器人被标注上相关属性时，它们能够有效地感知和与环境互动。
尽管开源图像标注工具的受欢迎程度确实在上升，但它们也带来了许多缺点。使用开源图像标注工具很难扩展大型项目并确保高质量的标注图像。因此，选择闭源工具将是一个明智的选择。
如果你是一个技术爱好者，你可能会想了解更多关于提示工程在人工智能中的影响。
Mirza Arique Alam 是一位充满激情的人工智能与机器学习作者和出版作者。他在人工智能与技术的交汇处创作引人入胜且信息丰富的内容，旨在激励和教育世界，展示人工智能的无限潜力。目前，他与 Cogito 和 Anolytics 合作。