auto labeler

علامة تلقائية

Auto Labeler هي أداة توضيحية تلقائية للصور التي تستفيد من قوة Openai GPT-4 Vision API لاكتشاف الكائنات في الصور وتوفير التعليقات التوضيحية المربعة.

سمات

• اكتشاف الكائن: يحدد تلقائيًا الكائنات في الصور.
• التعليقات التوضيحية المربعة: يولد صناديق محيطة حول الكائنات المكتشفة.
• تنسيقات متعددة: يدعم توفير التعليقات التوضيحية في كل من تنسيقات الكشف عن كائنات TensorFlow وتنسيقات JSON.
• التسميات المخصصة: يسمح بتحديد ملصقات كائن مخصصة للكشف.

ابدء

المتطلبات الأساسية

• بيثون 3.6 أو أعلى

تثبيت

استنساخ المستودع إلى جهازك المحلي:

git clone https://github.com/Flode-Labs/auto-labeler.git

الاستخدام

1. تثبيت الحزم المطلوبة:

 pip install -r requirements.txt

2. اضبط مفتاح Openai API:

 api_key = "YOUR_API_KEY"

3. حدد مسار المجلد مع الصور التي تريد تسميتها:

 input_folder = '/path/to/input/folder'

4. حدد مسار المجلد الذي تريد حفظ الملصقات:

 output_folder = '/path/to/output/folder'

5. حدد التنسيق الذي تريد حفظ الملصقات به:

 output_format = 'json' # or 'tf'

6. حدد قائمة الملصقات التي تريد اكتشافها:

 labels = [ 'cat' , 'dog' , 'bird' ]

7. قم بتشغيل البرنامج النصي الرئيسي:

python main.py

وظائف

• encode_image(image_path) : يشفر الصورة على تنسيق Base64.
• detect_objects(image_path, labels) : يكتشف الكائنات في الصورة كما هو محدد بواسطة الملصقات.
• save_tf_annotations(...) : يحفظ التعليقات التوضيحية في تنسيق XML الكائنات TensorFlow.
• save_json_annotations(...) : يحفظ التعليقات التوضيحية بتنسيق JSON.
• process_images_in_folder(...) : يعالج صور متعددة في مجلد محدد.

شكر وتقدير

• Openai لتوفير GPT-4 Vision API.
• مجتمع بيثون للحفاظ على المكتبات المستخدمة في هذا المشروع وتحسينها.

---

تأكد من استبدالك YOUR_API_KEY بمفتاح Openai API الفعلي.