auto labeler

Labelador de automóveis

A Auto Labelador é uma ferramenta de anotação de imagem automatizada que aproveita o poder da API de visão GPT-4 do OpenAI para detectar objetos nas imagens e fornecer anotações de caixa delimitadora.

Características

• Detecção de objetos: identifica automaticamente objetos nas imagens.
• Anotações de caixa delimitadora: gera caixas delimitadoras em torno de objetos detectados.
• Múltiplos formatos: suporta a economia de anotações nos formatos de detecção de objetos Tensorflow e JSON.
• Rótulos personalizados: permite especificar rótulos de objeto personalizados para detecção.

Começando

Pré -requisitos

• Python 3.6 ou superior

Instalação

Clone o repositório da sua máquina local:

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

Uso

1. Instale os pacotes necessários:

 pip install -r requirements.txt

2. Defina sua chave de API do OpenAI:

 api_key = "YOUR_API_KEY"

3. Especifique o caminho da pasta com as imagens que você deseja rotular:

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

4. Especifique o caminho da pasta onde você deseja salvar os rótulos:

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

5. Especifique o formato em que você deseja salvar os rótulos:

 output_format = 'json' # or 'tf'

6. Defina a lista de rótulos que você deseja detectar:

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

7. Execute o script principal:

python main.py

Funções

• encode_image(image_path) : codifica a imagem no formato BASE64.
• detect_objects(image_path, labels) : detecta objetos na imagem, conforme especificado pelos rótulos.
• save_tf_annotations(...) : Salva as anotações no formato XML de detecção de objeto Tensorflow.
• save_json_annotations(...) : salva anotações no formato JSON.
• process_images_in_folder(...) : processa várias imagens em uma pasta especificada.

Agradecimentos

• OpenAI para fornecer a API de visão GPT-4.
• A comunidade Python para manter e melhorar as bibliotecas usadas neste projeto.

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Certifique -se de substituir YOUR_API_KEY pela sua chave de API do OpenAI real.