Django Labeller 使用教程

1. 项目介绍

Django Labeller 是一个轻量级的图像标注工具，专为创建分割数据集而设计。它支持 Django、Flask 和 Qt，提供了多边形、矩形、点和定向椭圆的标注功能。多边形标签可以使用绘画和布尔操作进行编辑，并且可以通过 DEXTR 算法自动生成对象的多边形轮廓。

2. 项目快速启动

安装

首先，克隆项目并安装：

git clone https://github.com/Britefury/django-labeller.git
cd django-labeller
python setup.py install

运行 Flask 示例应用

进入项目目录并启动 Flask 应用：

python -m image_labelling_tool.flask_labeller

然后在浏览器中打开 127.0.0.1:5000 即可使用。

运行 Django 示例应用

首先进行数据库迁移：

python simple_django_labeller/manage.py migrate

然后导入标注模式：

python simple_django_labeller/manage.py import_schema default demo

接着填充数据库：

python simple_django_labeller/manage.py populate images

最后运行应用：

python simple_django_labeller/manage.py runserver

3. 应用案例和最佳实践

应用案例

Django Labeller 可以用于各种图像标注任务，如医学图像分析、自动驾驶数据集标注等。通过 DEXTR 算法，用户可以快速生成复杂对象的多边形标注，大大提高了标注效率。

最佳实践

• 多用户协作：在 Django 应用中，Django Labeller 提供了基本的图像锁定功能，确保多个用户不会同时编辑同一张图像。
• 自定义标注模式：使用 schema editor 可以轻松创建和编辑标注模式，满足不同项目的需求。
• 集成 DEXTR：通过集成 DEXTR 算法，可以自动生成对象的多边形标注，减少手动标注的工作量。

4. 典型生态项目

• Django：Django Labeller 可以作为 Django 应用的一个插件，直接集成到现有的 Django 项目中。
• Flask：提供了 Flask 示例应用，方便用户快速启动并使用。
• Qt：提供了 Qt 桌面应用，适合需要离线标注的场景。
• DEXTR：通过集成 DEXTR 算法，可以自动生成复杂对象的多边形标注，提高标注效率。

通过以上模块的介绍和快速启动指南，用户可以快速上手并使用 Django Labeller 进行图像标注任务。