**imglab：Dlib的图像标注工具** **一、imglab简介** `imglab`是Dlib库中的一个工具，专门用于对图像进行物体识别和分割的标注工作。这个工具的强大之处在于它允许用户轻松地在图像上绘制矩形边界框和多边形，为机器学习模型提供训练数据。`imglab`已经预先编译好了，适用于Visual Studio 2015环境，无需用户自行编译，大大简化了使用流程。 **二、Dlib库概述** Dlib是一个用C++编写的功能丰富的开源库，广泛应用于计算机视觉和机器学习领域。它包含了大量的实用工具，如线性代数、优化算法、图形模型以及机器学习算法等。在计算机视觉中，Dlib特别出名的是它的面部识别和对象检测功能，而这很大程度上得益于`imglab`这样的辅助工具。 **三、图像标注的重要性** 在训练深度学习模型，特别是目标检测和图像分类模型时，高质量的标注数据至关重要。`imglab`提供的图形界面使得用户能够方便地在图像上标注物体的位置和形状，这些标注信息随后可以被用于训练模型，帮助模型理解图像中的目标物体。 **四、使用imglab进行标注** 1. **启动imglab**：下载并解压预编译的`imglab`，在VS2015环境下运行，打开需要标注的图像文件。 2. **创建项目**：首次使用时，需要创建一个新的项目，指定输入图像目录和输出标签文件路径。 3. **添加类别**：定义要识别的物体类别，如“人”、“车”等。 4. **绘制边界框**：在图像上选择物体，绘制边界框，框住需要识别的对象。 5. **保存标注**：完成标注后，保存为XML或JSON格式的标签文件，供后续的模型训练使用。 6. **标注点**：除了边界框，`imglab`还支持标记点，对于需要更精细定位的场景，如人体关键点检测，可以使用这个功能。 **五、与Dlib的结合** `imglab`生成的标注文件可以直接与Dlib的机器学习算法配合使用，例如SVM（支持向量机）或现代的深度学习模型。通过读取这些标签文件，模型可以学习到物体的特征，并在新的图像上进行预测。 **六、总结** `imglab`作为Dlib库的一部分，为开发者提供了便利的图像标注工具，简化了训练数据的准备过程。通过使用它，我们可以高效地创建训练数据集，进而训练出精确的目标检测和识别模型。无论是对于学术研究还是工业应用，`imglab`都是一个不可或缺的工具。

一个基于Web的工具，用于标记可用于训练dlib或其他对象检测器的对象的图像。 随着大多数用户切换到新版本的imglab，旧版本的imglab已被删除。 如果您想成为该项目/组织的维护者/合作者，请告诉我。 唯一的条件是您需要对任何用户反馈保持礼貌。 寻找互助/贡献者 产品特点 ImgLab是独立于平台的，可直接从浏览器运行，并且没有任何先决条件。 它需要最少的CPU和内存。 自动建议 外挂程式 不同形状 键盘快捷键： 放大/缩小： 其他功能： dlib用户特别注意。 您可以轻松调整零件/地标/特征点的顺序。 开源，永远免费。 您可以绘制特征点和形状（圆形，矩形，多边形）。 如果需要，将来会添加其他形状，例如椭圆，直线，曲线。 小项目文件，因此可以通过邮件共享。 以数据格式 支持多种格式 dlib XML dlib点 帕斯卡VOC 可可 Tensorflow（计划中） 其他生活质量功能： 拖动或调整任何注释形状的大小。 选择并删除任何注释形状或界标点。 通过上下拖动标签来按特定顺序排列地标点，而不是按特定顺序创建它们。 自动保存在浏览器缓存中。 导出以保存到

内含imglab的.exe文件和使用的详细说明，可以用来完成人脸/物体特征点的标注。.exe是自己源码编译的，亲测可用，使用环境：win10 x64。（以下为凑字数）所需积分不多，希望大家多多支持~~

imglab dlib开发使用的样本标注工具。不会用的缺dll的可以加我

dlib提供的工具，用来制作数据集。打标签，最后会生成一个xml文件，可以在程序中调用。用于训练模型。