shoumikchow/bbox-visualizer

解决的问题

它简化了在图像上绘制边界框和标签的过程，无需手动计算标签位置的坐标。提供了多种可视化样式，帮助用户在计算机视觉任务中识别和标注对象。

工作原理

该库提供使用 OpenCV 在图像上绘制框和标签的函数。支持三种常见的边界框格式：Pascal VOC（绝对像素）、COCO（绝对像素）和 YOLO（归一化坐标）。内部会将所有格式转换为 Pascal VOC 再进行渲染。所有函数都返回新图像，而不是修改原始输入图像。

适用人群

需要快速可视化模型预测结果或真实标签的物体检测模型和计算机视觉项目开发者与研究人员。

特色亮点

• 支持多种边界框格式：VOC、COCO 和 YOLO。
• 提供多种标签样式，包括标签在框上方、框内部、T 字形标签和旗帜式标签。
• 提供方便的函数，可同时绘制多个框和标签。
• 通过返回新图像对象确保非破坏性编辑。