TERSI-labelmkr：基于labelImg的MTCNN数据集标注工具

资源摘要信息:"TERSI-labelmkr是一个基于labelImg开源项目的数据集制作工具，专门用于标注MTCNN（Multi-task Cascaded Convolutional Networks）所需的数据集。该工具允许用户通过图形界面为训练集中的图像标注人脸和器官点，满足MTCNN模型的输入要求。 TERSI-labelmkr的主要功能特点包括： 1. **图形界面操作**：用户可以通过图形界面直观地对图像进行标注，包括使用左键绘制边界框，右键点击来标记人脸或器官的关键点。 2. **标注MTCNN所需数据集**：此工具专为MTCNN设计，支持标注人脸图像和关键器官点，生成的标注文件格式与MTCNN模型训练所需的数据格式相匹配。 3. **简单的标注流程**：用户界面虽然功能相对基础，但足以完成数据标注任务。用户首先绘制人脸或目标区域的边界框，随后标注五个关键点。 4. **数据存储格式**：标注完成后，工具会生成包含文件名、边界框位置以及五个关键点位置信息的文本文件，这样的格式方便后续的数据预处理和模型训练。 5. **代码开源**：该项目基于labelImg的代码进行了开发，labelImg是一个流行的图像标注工具，广泛用于目标检测任务的数据标注。用户可以访问相关代码资源，对工具进行进一步的定制和优化。 此项目对于希望快速构建MTCNN训练数据集的研究人员和开发人员具有重要价值。MTCNN是一种深度学习算法，通常用于人脸检测和关键点定位，广泛应用于人像摄影、智能监控、人机交互等领域。此工具的出现，可以帮助用户更高效地准备训练数据，从而缩短从数据采集到模型部署的时间。 从技术实现的角度来看，TERSI-labelmkr实现了以下几点： - **基于labelImg的框架**：继承了labelImg的基本功能，如图像加载、手动绘制边界框和关键点标记等。 - **文件管理**：在用户完成标注后，系统会自动将边界框和关键点信息存储到特定格式的文本文件中，为后续的数据处理提供便利。 - **轻量级**：由于功能集中于MTCNN的数据标注，该工具在操作上显得较为简洁，专注于快速准确地完成标注任务。 最后，关于文件名称"TERSI-labelmkr-master"，它表明这是一个主版本的项目文件夹，可能包含了源代码、文档、编译脚本以及其他可能需要的资源文件，便于开发和使用。由于这是一个开源项目，用户可以访问源代码并基于自身的需要进行修改或扩展功能，以适应不同的应用场景或集成到现有的工作流程中。"