auto labeler

自动标签

Auto Labeler是一种自动图像注释工具，它利用OpenAI的GPT-4 Vision API的功能来检测图像中的对象并提供边界框注释。

特征

• 对象检测：自动标识图像中的对象。
• 边界框注释：生成周围对象周围的边界框。
• 多种格式：支持在TensorFlow对象检测和JSON格式中保存注释。
• 自定义标签：允许指定自定义对象标签以进行检测。

入门

先决条件

• Python 3.6或更高

安装

将存储库克隆到您的本地计算机：

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

用法

1. 安装所需的软件包：

 pip install -r requirements.txt

2. 设置您的OpenAI API密钥：

 api_key = "YOUR_API_KEY"

3. 用要标记的图像指定文件夹的路径：

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

4. 指定要保存标签的文件夹的路径：

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

5. 指定要保存标签的格式：

 output_format = 'json' # or 'tf'

6. 定义要检测到的标签列表：

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

7. 运行主脚本：

python main.py

功能

• encode_image(image_path) ：将图像编码为base64格式。
• detect_objects(image_path, labels) ：检测标签指定的图像中的对象。
• save_tf_annotations(...) ：将注释保存在Tensorflow对象检测XML格式中。
• save_json_annotations(...) ：以JSON格式保存注释。
• process_images_in_folder(...) ：指定文件夹中的多个图像。

致谢

• Openai提供GPT-4 Vision API。
• Python社区，用于维护和改善该项目中使用的库。

---

确保您用实际的OpenAI API键替换YOUR_API_KEY 。