安利3款开源Vue标注工具，让AI拥有高质量数据

大家好，我是徐小夕。 架构师，曾任职多家上市公司，多年架构经验，打造过上亿用户规模的产品，目前全职创业，主要聚集于“Dooring AI零代码搭建平台”和“flowmixAI多模态办公软件”

上期和大家分享了我们精心打磨的协同AI文档 JitWord：

熟悉我的朋友可能知道, 我一直在研究和分享AI相关的技术和开源项目，自己也在创业做AI产品。

最近有粉丝问了我一个问题：

之前也在AI公司工作过，多少还是比较了解的：

每一个精准的AI模型背后，都有成千上万张被精心标注的图片。而标注工具，就是做AI训练背后的数据引擎。

图片标注工具在标注、审核、AI 训练数据处理等场景中很实用。

所以我花了点时间，完整梳理了几款主流的Vue生态的开源图片标注工具，供大家参考。

高星优选：Vue 图片标注工具（开箱即用） 1. vue-image-annotator（轻量通用）

• 核心功能
• 支持矩形、多边形、圆形、线段、文本标注，可自定义标注样式、颜色，支持标注数据导出（JSON 格式），适配移动端 / PC 端。
• 技术栈
• Vue 2 + Canvas（也有 Vue 3 适配版）。
• 开源地址
• https://github.com/kycfeel/vue-image-annotator
• 使用优势
• • 体积小（≈50KB），无冗余依赖，直接引入即可用；
  • 文档清晰，示例代码完整，新手易上手；
  • 支持标注历史回退、标注锁定、自定义标注属性（如标注类型、备注）。
• 快速集成示例

:image="imageUrl"
:annotations="annotations"
@change="handleAnnotationChange"
:config="config"
/>

2. labelbee-vue（工业级标注工具）

• 阿里开源的工业级标注开源项目。

核心功能

• 阿里开源的工业级标注工具，支持图片 / 视频标注，覆盖矩形、多边形、曲线、关键点、文本、3D 框等全类型标注，适配 AI 训练数据标注场景。

• 技术栈
• Vue 3 + TypeScript + Canvas/WebGL。
• 开源地址
• https://github.com/open-mmlab/labelbee/
• 使用优势

二、轻量定制款（适合简单需求）

1. ailabel.js（极简矩形标注）

• • 企业级成熟方案，稳定性高，支持大规模标注团队协作；
  • 内置标注校验、快捷键操作、标注模板，适配复杂场景（如自动驾驶、医疗影像标注）；
  • 提供完整的 SDK，可按需拆分功能集成到自有项目。
• 核心功能
• 仅聚焦矩形标注，适合商品标注、缺陷检测等简单场景，支持标注框拖拽调整、大小修改。
• 开源地址
• https://github.com/TigerShuai/AILabel
• 优势
• 代码量少（核心文件≈200 行），易读懂、易定制，适合新手学习和简单需求快速开发。

• 核心功能
• 图片裁剪 + 简单标注（矩形 / 文本），适合需要先裁剪再标注的场景（如证件照标注、局部区域标注）。
• 开源地址
• https://github.com/dai-siki/vue-img-crop-upload
• 优势
• 集成上传、裁剪、标注，开箱即用，支持自定义裁剪比例和标注样式。

1. 按需求选
2. 简单标注（矩形 / 文本）：选 vue-image-annotator 或 vue-canvas-annotation；
3. 复杂标注（多边形 / 关键点 / 3D）：选 labelbee-vue；
4. Vue 3 + TS 技术栈：优先 vue-annotation-tool 或 labelbee-vue。
5. 集成注意事项
6. 安装依赖时注意 Vue 版本（Vue 2/3 不兼容，需对应版本）；
7. 图片跨域问题：标注工具基于 Canvas，需确保图片地址无跨域限制（可配置后端代理）；
8. 性能优化：标注大量数据（如 100 + 标注框）时，建议分批渲染，避免 Canvas 卡顿。

这些工具均为开源免费，可直接克隆代码到本地运行示例，根据你的业务需求（如标注类型、交互逻辑）二次开发即可。

如果大家有好的建议，想法，欢迎留言反馈～#程序员#@趣谈AI