DarkLabel介绍

https://github.com/darkpgmr/DarkLabel 官方地址
视频/图像标注工具，很适合用于目标追踪任务

DarkLabel可以在视频和图像中标注物体的边界框，并附上 ID 和name。还可以用于裁剪视频、从视频中采样训练图像以及对图像区域进行马赛克处理。

安装

https://github.com/darkpgmr/DarkLabel/releases/tag/darklabel-release 下载安装包后，解压就可以exe运行

mot数据集

DarkLabel支持mot数据集
编辑darklable.yml文件

data_fmt: [fn, id, x1, y1, w, h, c=-1, c=-1, c=-1]
fn为帧数，从0开始，id为标注的id，比如标注人，那么这个id就是rid

x1, y1,为边界矩形的左上坐标，w, h为边界矩形的宽度和高度。后面c=-1, c=-1, c=-1 因为训练的是bytetrack，格式要求有，但是训练实际没用，我就用-1填充

常用操作

按s 调整框，d前进a后退
按shift调整框，双击后可以改标签
shift右键可以删除框

导出

GT Sava as 保存为文件
as Images 保存每一帧图片

导入视频

Open Video导入视频
GT Load 导入之前保存的GT文件

进阶用法

对象跟踪标注

通过按下“回车”键，当前帧中新创建的边界框将在下一帧中自动跟踪并标注。

新创建的框：指在进入帧后创建的边界框。
如果当前帧中有选定的框（可以通过双击框选择对象框），则只跟踪轨迹框，而不跟踪新创建的框。
如果应用了跟踪，系统将首先删除它们的后面的框（当前帧之后连接的轨迹框），然后继续跟踪，同时保持它们的ID和标签。此功能用于纠正之前的错误跟踪。

嵌入式跟踪器

系统内置了两个跟踪器（由darkpgmr开发）：

跟踪器1（稳健型）：适合可变的物体（如人等）
跟踪器2（精准型）：适合静态物体（如车辆、墙壁、房屋等）

数据采样与收集

如果希望从视频中采样图像并保存（例如，收集训练样本），请在图像上绘制虚拟框，然后选择no box drawing(不绘制框)选项并勾选labeled frames only(仅标注帧)进行导出。

隐私保护

在隐私区域（如人脸）上绘制框，然后选择“mosaic the box area”选项导出标注结果，以保护隐私。

全屏模式

若图像过大无法在显示器上完全显示，请在全屏模式下进行标注（双击图像窗口的标题栏）。还可以利用放大功能 alt+滚轮。

保存标注结果

请尽量保存的标注结果。可以直接按下 Ctrl + S 来保存。

某帧后全部消失的问题

找到消失帧前一帧图片，双击框后按回车，可以继续追踪