【亲测免费】 Annotorious 使用指南
2026-01-17 09:24:29作者:廉彬冶Miranda
项目介绍
Annotorious 是一个JavaScript图像注释库,它使得在网页上添加绘图、评论和标签功能变得简单易行。通过几行JavaScript,开发者能够在任何Web页面上集成强大的注释能力。Annotorious设计灵活,可以在没有任何服务器端依赖的情况下工作于浏览器中,其丰富的JavaScript API支持构建自定义的注释解决方案。对于高分辨率可缩放图像,Annotorious还提供了专门针对OpenSeadragon的插件,使得在大图浏览中的注解成为可能。
项目快速启动
要快速开始使用Annotorious,您首先需要安装它。这里以最新版的Annotorious为例,展示如何在一个简单的HTML页面上创建图像注释功能。
安装Annotorious
通过npm进行安装:
npm install --save @annotorious/annotorious
别忘了,您还需要引入必要的CSS样式到您的项目中:
<link rel="stylesheet" href="@annotorious/annotorious/annotorious.css">
示例代码
接下来,在您的HTML文件中创建一个图像元素,并用Annotorious初始化它:
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>Annotorious快速启动</title>
<!-- 引入Annotorious所需的资源 -->
<link rel="stylesheet" href="<路径>/annotorious.css">
<script src="<路径>/@annotorious/annotorious.min.js"></script>
</head>
<body>
<img id="sample-image" src="path-to-your-image.jpg" alt="示例图片">
<script>
// 初始化Annotorious的注释器
import { createImageAnnotator } from '@annotorious/annotorious';
// 图像元素ID
const anno = createImageAnnotator('sample-image');
// 加载W3C Web Annotation格式的注释(假设存在这样的文件)
anno.loadAnnotations('/path/to/your/annotations-w3c.json');
// 监听创建注释事件
anno.on('createAnnotation', function(annotation) {
console.log('创建了注释:', annotation);
});
</script>
</body>
</html>
请将<路径>替换为您实际存储Annotorious库文件的位置,以及适当替换图像和注释数据的路径。
应用案例与最佳实践
Annotorious被广泛应用于教育、艺术、科研等领域,允许用户对图像细节进行精细标注。最佳实践包括确保用户体验流畅,合理利用W3C的Web Annotation Data Model来标准化注释数据,以及结合React等现代前端框架来构建交互性更强的应用。
- 教育领域: 教师可以用来标注图片教学材料,帮助学生理解复杂概念。
- 图像编辑: 提供图像标注工具给图形设计师用于反馈和协作。
- 学术研究: 科学家可以注解显微镜图像或卫星照片,分享观察结果。
典型生态项目
- Annotorious与OpenSeadragon整合: 对于处理海量高分辨率图像的场景,Annotorious提供了一个专门为OpenSeadragon优化的插件。这个组合非常适合数字图书馆、博物馆在线展览等场合,让用户能够轻松地在巨大的图像细节之间穿梭并添加注释。
通过这些步骤和实例,您可以开始探索Annotorious的强大功能,将注释功能融入您的网站或应用程序中。记得参考官方文档和社区资源,以便深入学习和应用这一强大的图像注释工具。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
532
3.75 K
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
336
178
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
886
596
Ascend Extension for PyTorch
Python
340
405
暂无简介
Dart
772
191
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
12
1
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
986
247
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
416
4.21 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
303
355