UI设计丨最推荐的三款标注软件(标注上)
本文推荐三种标注软件，包括马克鳗、像素大厨、以及Assistor。首先，介绍马克鳗（markman），其功能键包括长度标记、坐标/范围标记、颜色标记、文字标记、移动工具。移动工具既可移动图片也可移动标注尺寸，无需切换。然而，它不支持局部放大缩小。
MarkMan是我最早接触过的标注工具，那时候标注需要的不多，作为一个可以为所有图片格式提供通用标注的软件来讲，MarkMan是个不错的选择，早期版本中是不支持移动端单位的，不过大概在几年前吧，他们加入了单位切换。问题在于，交互。
Photoshop Adobe Photoshop，简称“PS”，是由Adobe Systems开发和发行的图像处理软件。Photoshop主要处理以像素所构成的数字图像。使用其众多的编修与绘图工具，可以有效地进行图片编辑工作。PS有很多功能，在图像、图形、文字、视频、出版等各方面都有涉及。
标注工具比较多，比如国外的zeplin、Marketch都还不错，如果是英语不太好的设计师可以用国产插件——摹客iDoc。除了自动标注，还支持手动快速补充颜色、坐标、尺寸、区域信息和文字说明，是我用过的插件中，标注信息最全面的了。
推荐产品：eagle、inboard 当设计ui时如果要收集素材，比较好用的软件就有eagle等等，它们虽然没有图形界面设计软件那么重要，但有些时候可以发挥关键作用，对于资深ui设计师来说很实用。
在开发模式下，标注可以智能生成。并且通过点击、hover设计图上的任意元素，还能查看相应标注。自动标注也可以一键生成，手动标注可以自由补充。下面我简单操作一下，希望对你能有帮助~文字标注 当处于定稿模式下，点击左侧的文本标志.可为当前页面添加文字标注。选中该标注，可以看到撰写人信息。
数据标注丨7大数据标注工具分享
**Labelbox**：作为一个全面的数据标注平台，Labelbox不仅提供了易于使用的界面，还支持自动化标注功能。它能够处理多种数据类型，包括图像、文本和音频，并且能够适应各种标注需求。 **VoTT （Visual Object Tagging Tool）**：由微软开发的VoTT是一个开源工具，专为图像和视频标注而设计。
Labelbox：这是一个受欢迎的选择，因为它提供了一个直观的界面和强大的自动化功能。Labelbox支持多种数据格式和标注类型，如图像、文本和音频。 VoTT（Visual Object Tagging Tool）：这是微软开发的一个开源工具，专为图像和视频标注设计。VoTT允许用户通过简单的点击和拖拽来标记对象。
视频标注：帧为单位定位和跟踪物体，用于自动驾驶模型训练。2/3D融合标注：通过3D点云数据标注2D图片相对位置，多应用于自动驾驶。推荐标注工具：CVAT、VOTT、Labelme、LabelImg、VIA-VGG Image Annotator、Pixel Annotation Tool、Vatic。
Heartex Inc. 的 Label Studio是我们的首选开源标注工具。它支持所有类型的数据，包括音频、文本、图像、视频和时间序列。具有图像分类、对象检测、语义分割的标注功能，适用于多种数据类型，如音频、图像、文本和 HTML。它包括标签配置的独特设置，可以设计自定义 UI。
首先，数据标注工作主要分为两大类：数据采集和数据标注。从语音、图片到视频，每一种形式的数据都需要经过精准的标注，才能为AI提供“教科书”般的清晰指导。让我们深入了解一下几个备受推崇的平台：百度众测，作为百度旗下的专业众测平台，它无疑是数据标注领域的巨擘。
其他数据标注众包平台的优势 除了上述两个平台外，还有一些其他的数据标注众包平台如京东众智等也值得推荐。这些平台都具备一定的优势和服务能力，比如能够提供多样化的大数据场景、智能化的项目管理工具以及丰富的行业资源等。
现在有哪些好用的数据标注工具?
1、LabelImg是一个简单易用的开源图像标注工具，适用于进行目标检测和图像分类的标注工作。它支持多种标注格式，并且界面设计简洁直观。 **Dataturks**：Dataturks是一个在线数据标注平台，提供了多种标注工具和数据管理功能。它还支持定制模型训练，有助于数据科学和机器学习工作流程的顺畅进行。
2、数据标注的平台，较好的有LabelImg、腾讯优图标注工具和京东AI平台。LabelImg LabelImg是一款非常受欢迎的数据标注平台。它以用户友好、操作简单著称。平台提供了丰富的图像标注工具，支持多种格式的图片上传和处理，用户可以轻松进行图像分类、目标检测等任务的数据标注。
3、Labelbox：这是一个受欢迎的选择，因为它提供了一个直观的界面和强大的自动化功能。Labelbox支持多种数据格式和标注类型，如图像、文本和音频。 VoTT（Visual Object Tagging Tool）：这是微软开发的一个开源工具，专为图像和视频标注设计。VoTT允许用户通过简单的点击和拖拽来标记对象。
4、首先，Labelme 是一款功能强大的图像标注工具。它支持多边形、矩形、圆、折线、点等多种标注形式，广泛应用于目标检测、语义分割和图像分类等任务。Labelme 的显著优势在于能够处理视频标注，同时支持导出VOC与COCO格式数据，满足实例分割的需求。
10个值得收藏的机器视觉标注工具
1、LabelIMG 是一个非常受欢迎的图像标注工具，以其简单直观的界面和离线使用而受到青睐，这提供了更大的数据安全性。它适用于多种操作系统，包括Windows、Linux、Ubuntu和Mac OS。LabelIMG 主要支持边界框标记，适合简单项目，并能将标注保存为PASCAL VOC格式以及YOLO和CreateML格式的XML文件。
2、LabelIMG - 非常流行的免费图像标注工具，简单直观的界面和离线使用提供了更大的数据安全性。适用于所有操作系统，如Windows、Linux、Ubuntu和Mac OS。只支持边界框标记，适合简单项目，可以将标注保存为PASCAL VOC格式以及YOLO和CreateML格式的XML文件。
3、Label Studio （由Heartex Inc.打造） – 它以其多类型数据支持和自定义UI脱颖而出，预标记功能强大，且拥有活跃的社区，为你的项目增添活力。 Diffgram – 开源平台中的瑰宝，专长于数据管理和空间注释，特别是其视频标注的强大性能，让视频内容的标注变得轻松高效。
4、LabelIMG是一个非常流行的开源且 *** 的图像标注工具。在2017年，它是我们的之一个标注工具，由于简单直观的界面以及离线使用提供更大数据安全性，极大地方便了我们的工作。它可以安装在几乎所有操作系统上，如Windows、Linux、Ubuntu和Mac OS，Python库可在Anaconda或Docker中使用。
5、以Halcon，VisionPro为代表的传统机器视觉软件，通过调用各种算法因子，针对目标特征，定制化设置各种参数。其擅长解决以测量为主的定量问题，和判断有无的简单问题，但对复杂检测类的需求，漏检率/误检率较高。
13个更流行的图像标注工具【机器学习】
1、V7： 一个自动化标注平台，支持图片、视频、DICOM医疗数据、显微镜图像、PDF文档和3D体积数据注释。V7自动化完成标注任务，支持存储、管理、注释和自动化数据标注工作流程。Labelbox： 提供AI标签工具、标签自动化、人力管理、数据集集成和扩展Python SDK。
2、LabelIMG 是一个非常受欢迎的图像标注工具，以其简单直观的界面和离线使用而受到青睐，这提供了更大的数据安全性。它适用于多种操作系统，包括Windows、Linux、Ubuntu和Mac OS。LabelIMG 主要支持边界框标记，适合简单项目，并能将标注保存为PASCAL VOC格式以及YOLO和CreateML格式的XML文件。
3、LabelIMG - 非常流行的免费图像标注工具，简单直观的界面和离线使用提供了更大的数据安全性。适用于所有操作系统，如Windows、Linux、Ubuntu和Mac OS。只支持边界框标记，适合简单项目，可以将标注保存为PASCAL VOC格式以及YOLO和CreateML格式的XML文件。
4、Label Studio - 一个灵活的开源工具，用于标注多种类型数据，包括图像、文本、视频与时间序列，具有友好的用户界面，支持数据标准化导出与机器学习模型集成。LOST - 基于Web的图像协同标注工具，提供即时图像注释功能，无需编程知识，同时支持组织建立标签树、监控标注过程与浏览器内标注。
10个主流开源机器视觉标注工具
LabelIMG 是一个非常受欢迎的图像标注工具，以其简单直观的界面和离线使用而受到青睐，这提供了更大的数据安全性。它适用于多种操作系统，包括Windows、Linux、Ubuntu和Mac OS。LabelIMG 主要支持边界框标记，适合简单项目，并能将标注保存为PASCAL VOC格式以及YOLO和CreateML格式的XML文件。
Diffgram - 之前是一个付费平台，现在完全开源，提供付费托管服务和企业支持。支持图像和视频中的各种空间注释，如边界框、长方体、分割、长方体和关键点。语义分割功能提供自动边框、组合形状、点到全多边形等工具。视频标注支持插值和序列标记，如事件跟踪和对象跟踪。
Label Studio - 由Heartex Inc.打造，它以支持多类型数据和自定义UI的功能脱颖而出，预标记功能强大，且拥有活跃的社区，为你的项目增添活力。 Diffgram - 开源平台中的瑰宝，专长于数据管理和空间注释，特别是其视频标注的强大性能，让视频内容的标注变得轻松高效。
LabelIMG是一个非常流行的开源且 *** 的图像标注工具。在2017年，它是我们的之一个标注工具，由于简单直观的界面以及离线使用提供更大数据安全性，极大地方便了我们的工作。它可以安装在几乎所有操作系统上，如Windows、Linux、Ubuntu和Mac OS，Python库可在Anaconda或Docker中使用。
Adobe Photoshop是一款非常流行的图像处理软件，具有丰富的绘画工具，也有一些AI辅助绘画的插件，如TopazAI等。 Clip Studio Paint是一款专业的绘画软件，支持各种绘画风格，也有一些AI辅助绘画的功能，如自动上色等。
也有使用开源的数据标注工具的，如推荐 Github 上的小工具labelImg 数据标注产品的设计 结合自己做过一款数据标记工具谈谈设计数据标注工具的几个小技巧。一个数据标注工具一般包含：进度条：用来指示数据标注的进度。标注人员一般都是有任务量要求的，一方面方便标注人员查看进度，一方面方便统计。
关于标注工具和视频标注工具的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。
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