​使用AnyLabeling标注图片

        AnyLabeling 是一款开源、跨平台（Windows/macOS/Linux）的智能图像标注工具，支持目标检测、实例分割、关键点标注等多种任务，并集成了 Segment Anything Model (SAM)、YOLO 等 AI 模型，可实现半自动/全自动标注，极大提升效率。

1、下载项目文件到本地

从项目地址：https://gitcode.com/gh_mirrors/an/anylabeling 或 https://github.com/vietanhdev/anylabeling 

下载zip文件，也可以克隆到本地：​

2、创建虚拟环境和安装依赖

conda create -n anylabeling python=3.12
conda activate anylabeling
cd anylabeling-master
pip install -r requirements.txt
pip install anylabeling-gpu

3、下载模型

在创建的虚拟环境中，输入：

anylabeling

即可打开软件界面：

选择了模型后，首次使用会自动下载模型（需要连接科学网）：

        如果下载速度特别慢导致下载失败，可以将出错信息里面的文件地址复制到下载工具，比如迅雷里面下载，下载完成后解压到 C:\用户名\anylabeling_data\models目录下的相应模型名称命名的文件夹内：（解压缩时覆盖原有文件config.yaml文件）

4、开始标注

选择自动模式和选择模型：

用点选方式选择物体：

5、导出标注

完成后，工具——导出标注：

选择格式和路径并导出：

注意：Windows下运行时，如果标签是汉字的，导出时会出现错误提示：

解决办法：

打开C:\Users\用户名\.conda\envs\anylabeling\Lib\site-packages\anylabeling\views\labeling\utilsexport_worker.py

将108行的

with open(osp.join(self.input_dir, json_file), "r") as f:

改为：

with open(osp.join(self.input_dir, json_file), "r",encoding='utf-8') as f:

即可正常导出汉字标签的标注文件。