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安利3款开源Vue标注工具,让AI拥有高质量数据

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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。
2. vue-img-crop-upload(标注 + 裁剪一体)



  • 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。
三、选型建议 & 集成注意事项
  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。
总结

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

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