UltimateLabeling

UltimateLabeling 项目介绍

UltimateLabeling 是一个功能齐全的视频标注图形用户界面（GUI），由Python开发并集成了最新的检测和跟踪技术。它使用了PyQt5技术，提供了多种高级功能，方便用户在视频中进行精确的对象和姿态标记。

项目特点

SSH远程连接支持：可以通过SSH连接到远程GPU服务器，为用户提供强大的计算能力。
集成YOLO和OpenPifPaf对象与姿态检测：无论是单帧还是视频模式，均能进行对象检测和人体姿态估计。
匈牙利算法用于轨迹ID分配：确保标签的准确和高效分配。
SiamMask视觉对象跟踪：帮助标记缺失或标签错误的对象。
视频缩放与可调整大小的边框和骨架：提供灵活的标注体验。
黑暗模式：支持夜间操作，保护视力。

演示

该项目展示了多种应用场景下的效果图，包括人群中的姿态辨识和交通圆环中的车辆跟踪。

安装步骤

要使用UltimateLabeling，用户应先克隆项目仓库到本地计算机：

git clone https://github.com/alexandre01/UltimateLabeling.git
cd UltimateLabeling

建议在虚拟环境中安装所需的软件包，避免库版本冲突：

virtualenv --no-site-packages venv
source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

在主Python环境中安装也可以：

pip install -r requirements

最后，通过以下命令打开GUI：

python -m ultimatelabeling.main

远程服务器配置

为了配置远程GPU服务器，用户需克隆相应的服务器代码并按步骤进行安装：

git clone https://github.com/alexandre01/UltimateLabeling_server.git
cd UltimateLabeling_server
pip install -r requirements.txt
bash siamMask/setup.sh
bash detection/setup.sh

数据图像和视频应放在data文件夹中。要提取视频文件，可使用以下脚本：

bash extract.sh data/video_file.mp4

输入/输出

要开始对视频进行标注，应将图像文件夹或视频文件放在data文件夹中：

导入标签：按 Cmd+I (或 Ctrl+I) 可以导入现有的CSV标签。每帧需一个CSV文件，格式为："class_id", "xc", "yc", "w", "h"。
导出标签：标注内部保存在output文件夹中。按 Cmd+E (或 Ctrl+E) 可导出为一个CSV文件。

如需其他格式，请在GitHub上提出问题或提交PR。

快捷键与鼠标控制

键盘操作：
- A（或左键）：下一个帧
- D（或右键）：前一个帧
- W/S：类向上/向下
- T：开始/停止跟踪
- 数字键盘：分配类ID
- 空格键：播放视频
鼠标操作：
- 点击：选择边框
- 点击并按住：在图像中移动
- Cmd + 点击并按住：创建新边框
- 右键点击：删除边框
- 滚轮（或上下滑动）：图像缩放