Beeldannotatietool

De tool biedt beelannotatiefuncties die zijn afgestemd op Python-gebaseerde ML-pijplijnen. Het ondersteunt het maken van bounding boxes, polygonen en keypoints, het toewijzen van consistente labels en het organiseren van annotaties per afbeelding binnen een sessie. Annotaties worden opgeslagen in een gestructureerd intern model en kunnen worden geëxporteerd naar gangbare formaten zoals COCO JSON, VOC XML en YOLO TXT. Het systeem legt de nadruk op gegevensintegriteit, inclusief coördinaten-validatie, label-consistentie en schema-afstemming, zodat aangemaakte datasets direct bruikbaar zijn voor standaard CV-frameworks. Conceptueel laden gebruikers afbeeldingen, passen annotatie-primitieven toe en beheren een per-afbeelding annotatieset die batch-export of individuele inspectie mogelijk maakt. De unieke waarde ligt in nauwe afstemming op gangbare dataset-schemas, robuuste validatie en eenvoudige, scriptaanpasbare exports die integreren met Python-pijplijnen en trainingsscripts. Gebruiksscenario’s omvatten autonome-rijdatasets, medische beeldvorming en productlokalisatie in detailhandel, waar nauwkeurige geometrie en consistente labels modelprestaties en reproduceerbaarheid verbeteren.