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HuaHuoLabel is a multifunctional AI data label tool, which supports data label of five computer vision tasks, including single-category classification, multi-category classification, semantic segmentation, object detection and instance segmentation. It can also do image editing, dataset management, auto-labeling, and pseudo label generation.

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feiyuhuahuo/HuaHuoLabel

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Thanks for the star. A new version is developing. You can check it in branch: new_fw. More stronger function, better UI, unified label process, format conversion, auto labeling... But since I develop with my spare time, it still needs a long time to go.

花火标注

花火标注是一个纯Python项目,由PySide6开发、并用Nuitka打包。 它是一款多功能的AI数据标注工具,支持单类别分类、多类别分类、语义分割、目标检测和实例分割共5个计算机视觉任务的数据标注。 花火标注还具有图片编辑、标注图库管理、自动标注、伪标注生成等功能,帮助您更方便得训练AI模型。

支持的系统

Windows10(已测试),Windows11(未测试)
Ubuntu20.04(已测试),Ubuntu22.04(已测试)

支持的语言

中文简体,English

亮点功能

  • 良好的用户界面和完善的操作方法
单类别分类 实例分割
cls_example.gif ins_example.gif
  • 环形和像素标注
环形标注 像素标注
ring.gif pixel.gif
  • 实时图像增强

  • 标注统计与管理

  • 划分训练集和验证集

  • 自动标注
    (待完成)

  • 伪标注生成
    (待完成)

使用方法

花火标注全功能介绍

运行项目

  1. 直接下载发布版本
    解压压缩包,Windows版本直接双击运行HHL.exe。
    Ubuntu版本:

    cd HHL.dist
    ./HHL
    
  2. 克隆原代码后打包
    该项目使用nuitka打包,nuitka支持Windows、Linux、macOS,理论上使用源代码均能打包成适配系统的执行程序。

    # 安装nuitka
    pip install nuitka
    # Windows系统
    python -m nuitka --mingw64 --standalone --plugin-enable=pyside6 --output-dir=out  --windows-disable-console --windows-icon-from-ico=images/icon.png HHL.py
    # Ubuntu系统
    # 由于(https://nuitka.net/info/debian-dist-packages.html),请使用pip管理python包。
    # 安装patchelf
    sudo apt install patchelf
    python -m nuitka --standalone --plugin-enable=pyside6 --output-dir=out  --windows-disable-console --windows-icon-from-ico=images/icon.png HHL.py

    打包完成后,将images文件夹、ts_files文件夹、ui_files文件夹、project.json文件拷贝到软件根目录下。

  3. 克隆原代码后直接在IDE里运行HHL.py

License

花火标注采用GNU GPL许可证,您可以随意使用该工具,但在未取得作者许可的情况下,请勿使用该软件进行商业行为。

About

HuaHuoLabel is a multifunctional AI data label tool, which supports data label of five computer vision tasks, including single-category classification, multi-category classification, semantic segmentation, object detection and instance segmentation. It can also do image editing, dataset management, auto-labeling, and pseudo label generation.

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