auto labeler

Étiquetage automatique

Auto Labeler est un outil d'annotation d'image automatisé qui exploite la puissance de l'API Vision GPT-4 d'OpenAI pour détecter les objets dans les images et fournir des annotations de boîte de délimitation.

Caractéristiques

• Détection d'objets: identifie automatiquement les objets dans les images.
• Annotations de la boîte de délimitation: génère des boîtes de délimitation autour d'objets détectés.
• Formats multiples: prend en charge la sauvegarde des annotations dans les formats d'objet TensorFlow et les formats JSON.
• Étiquettes personnalisées: permet de spécifier les étiquettes d'objets personnalisées pour la détection.

Commencer

Condition préalable

• Python 3,6 ou plus

Installation

Clone le référentiel de votre machine locale:

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

Usage

1. Installer les packages requis:

 pip install -r requirements.txt

2. Définissez votre clé API Openai:

 api_key = "YOUR_API_KEY"

3. Spécifiez le chemin du dossier avec les images que vous souhaitez étiqueter:

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

4. Spécifiez le chemin du dossier où vous souhaitez enregistrer les étiquettes:

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

5. Spécifiez le format dans lequel vous souhaitez enregistrer les étiquettes:

 output_format = 'json' # or 'tf'

6. Définissez la liste des étiquettes que vous souhaitez détecter:

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

7. Exécutez le script principal:

python main.py

Fonctions

• encode_image(image_path) : code pour l'image au format Base64.
• detect_objects(image_path, labels) : détecte des objets dans l'image comme spécifié par les étiquettes.
• save_tf_annotations(...) : Enregistre les annotations dans le format XML de détection d'objet TensorFlow.
• save_json_annotations(...) : enregistre les annotations au format JSON.
• process_images_in_folder(...) : traite plusieurs images dans un dossier spécifié.

Remerciements

• Openai pour fournir l'API Vision GPT-4.
• La communauté Python pour maintenir et améliorer les bibliothèques utilisées dans ce projet.

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Assurez-vous de remplacer YOUR_API_KEY par votre touche API OpenAI réelle.