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标注工作台｜图片分类与目标检测

面向本地图片数据准备的轻量标注工作台，覆盖分类标签和目标框两类常用任务。

以两个独立的浏览器工具承载从导入、标注到 JSON 和 YOLO 导出的完整流程，并提供本地 SVG 演示数据，便于没有后端时做可操作预览。

真实界面

项目截图

共 9 张

Capabilities

核心功能

✓本地文件夹导入

✓分类标签与数字快捷键

✓分类结果 JSON 导出

✓画布矩形框选

✓类别新增与删除

✓YOLO 归一化坐标导出

✓演示数据离线预览

适用场景

整理图像分类训练集

制作目标检测框选数据

在没有后端时验证标注流程

适合谁

需要快速整理图像训练数据的个人、运营和小型研发团队。

商业化思路

研究与自建工具模式：可作为内部数据准备工具部署，商业使用需自行复核上游权利和合规义务。

你会拿到什么

✓中文工作台首页与两个独立 HTML 工具
✓本地演示数据、操作说明和结果导出逻辑

部署流程

1使用任意静态文件服务器提供当前目录
2打开 index.html 后选择工作流并导入图片或载入演示数据

真实验证结果

已通过固定 1440×900 浏览器视口的 9 个真实功能状态、HTTP 200、可见正文、控制台、破图和横向溢出门禁；分类标注、框选、类别和导出交互均有独立证据。

部署前须知

演示数据由浏览器本地生成；真实图片处理依赖浏览器文件权限；未接入外部 API。

部署难度

简单

最低配置

现代浏览器；可用任意静态文件服务器提供 HTML 文件。

开源许可证

上游未声明

最后验证

2026-09-04

技术栈

HTMLCSS原生 JavaScriptCanvas

授权说明

上游仓库未提供明确许可证文件；本次仅作社群学习、研究和技术验证收录，不代表商业使用或再分发授权。

Release notes

版本记录

1 个已发布版本

vcn-4ac786e16ce3 当前推荐

2026-09-04

补充中文入口、离线演示数据、分类标注工作流、目标检测画布和本地 JSON 导出交互。

部署要求：现代浏览器和任意静态文件服务器；正式标注需要允许浏览器读取本地图片文件。

已知问题：本版本使用本地演示数据验证交互，不连接云端服务；上游未声明许可证，使用和再分发前需自行取得授权。

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