Label Studio 图像椭圆标注实战:image_ellipses 示例的 EllipseLabels 配置、预标注与结果格式解析【免费下载链接】label-studioLabel Studio is a multi-type data labeling and annotation tool with standardized output format项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/la/label-studioLabel Studio 的EllipseLabels标签用于在图像上绘制带类别标签的椭圆边界框,常用于行星、细胞、圆形 UI 元素等非矩形目标的分段标注。本文基于仓库内官方示例 image_ellipses 及其说明文档 START.md,完整讲解椭圆标注环境的安装、服务启动命令、Label 配置 XML、任务数据与预标注结构,并结合编辑器源码剖析椭圆区域(EllipseRegion)的几何字段与最小尺寸校验逻辑,帮助你在项目中直接复用这套椭圆标注方案。示例文件结构与角色image_ellipses示例位于编辑器源码的 examples 目录下,目录结构如下:文件作用START.md安装与启动指南(本文主体)config.xmlLabel 配置:Image EllipseLabels Choicestasks.json标注任务数据,含模型预标注annotations/1.json已完成标注的示例结果index.js将 config/tasks/annotation 统一导出为ImageEllipselabels对象index.js 的导出方式说明该示例可直接被 Playground 或 Storybook 类宿主引用:import config from ./config.xml; import tasks from ./tasks.json; import annotation from ./annotations/1.json; export const ImageEllipselabels { config, tasks, annotation };这种「一个目录 一个可运行标注场景」的组织方式在 examples 目录下贯穿image_bbox、image_polygons、image_keypoints等所有图像示例,是快速上手各类标注任务的官方模板。环境安装(Linux / Ubuntu)START.md 给出的安装步骤基于 Python 3.6 virtualenv 的独立环境:# install python and virtualenv apt install python3.6 pip3 install virtualenv # setup python virtual environment virtualenv -p python3 env3 source env3/bin/activate # install requirements cd backend pip install -r requirements.txt需要注意版本演进带来的路径差异:文档中cd backend对应的是早期仓库布局。在当前仓库中,Label Studio 服务端代码已收敛到 label_studio/ 包,依赖管理改用 pyproject.toml 与uv.lock,因此在新克隆的仓库中按 安装文档 的流程配置环境即可;上述 START.md 步骤仍可作为「用 virtualenv 隔离环境、按 requirements 安装依赖」这一方法论的参考。启动标注服务:server.py 参数解析文档给出的启动命令:python server.py -c config.json -l ../examples/image_ellipses/config.xml -i ../examples/image_ellipses/tasks.json -o output参数含义:-c config.json:服务端本地配置(数据库、认证等);-l:指定 Label 配置文件路径;-i:导入任务文件(JSON);-o:标注输出目录。两点实操提示:路径需按当前仓库结构调整。示例中的../examples/image_ellipses/...是旧布局下的相对路径;当前仓库中该示例实际位于 web/libs/editor/src/examples/image_ellipses/,启动时应把-l与-i指向这两个文件的真实位置,例如config.xml与tasks.json的当前完整路径分别为web/libs/editor/src/examples/image_ellipses/config.xml和web/libs/editor/src/examples/image_ellipses/tasks.json。命令行参数由 label_studio/core/argparser.py 中的parse_input_args解析,服务端入口为 label_studio/server.py,可用于核对参数的完整取值。标注配置:config.xml 逐项解读示例的完整 Label 配置:View Image nameimg value$image/Image EllipseLabels nametag toNameimg fillOpacity0.5 strokeWidth3 Label valuePlanet backgroundyellow/Label Label valueMoonwalker backgroundred/Label /EllipseLabels Choices namechoice toNameimg Choice valueSpace / Choice valueUnderground / /Choices /ViewImage nameimg value$image:图像对象标签,value绑定任务data字段中的$image;它是所有区域控件的标注目标(toNameimg)。EllipseLabels:带类别的椭圆控件。fillOpacity0.5控制椭圆填充透明度,strokeWidth3控制描边宽度;两个子Label定义类别Planet(黄色背景)与Moonwalker(红色背景),background仅影响编辑器 UI 中类别的视觉颜色。Choices:与椭圆并行的图像级单选(如场景为Space/Underground),演示了「区域标注 全局属性标注」组合的场景。从源码结构看,椭圆控件的完整属性定义在 web/libs/editor/src/tags/control/Ellipse.js 的TagAttrs中,包含opacity(默认0.2)、fillColor/strokeColor(默认#f48a42)、strokeWidth(默认1)、canRotate(默认true,控制是否显示旋转手柄)以及smart/smartOnly(智能预标注工具开关)。官方属性参考还可对照 ellipse 标签文档 与 ellipselabels 标签文档。任务数据与模型预标注tasks.json 包含 3 个任务,每个任务的data.image指向一张示例图片。第一个任务额外携带predictions数组,展示模型预标注(Active Learning)的标准结构:{ model_version: model 1, created_ago: 3 hours, result: [ { from_name: tag, to_name: img, type: ellipselabels, value: { x: 50.4, y: 50.763073639274279, ellipselabels: [Planet], rotation: 0, radiusY: 10.672358591248665, radiusX: 13.333333333333334 } } ] }关键约定:type固定为ellipselabels,与 tools/Ellipse.js 中声明的stateTypes一致;from_name/to_name必须与 config.xml 中EllipseLabels nametag和Image nameimg对应,编辑器据此把预标注挂载到正确的控件上;value使用相对坐标(0~100 的百分比体系),而非像素值,因此该预标注在不同分辨率的图片上均可复用。标注结果格式:annotations/1.jsonannotations/1.json 展示了一条完整的人工标注,result数组中有两条记录:{ result: [ { from_name: tag, to_name: img, type: ellipselabels, value: { x: 50.4, y: 50.763073639274279, ellipselabels: [Planet], rotation: 0, radiusY: 10.672358591248665, radiusX: 13.333333333333334 } }, { from_name: choice, type: choices, value: { choices: [Space] } } ] }各几何字段的含义:字段含义x/y椭圆中心点在图像上的百分比坐标radiusX/radiusY沿 X/Y 方向的半轴长(百分比)rotation椭圆旋转角(度)ellipselabels命中的类别值数组注意椭圆区域以「中心 双半径 旋转」表达,与image_bbox示例中「左上角 宽/高」的矩形表达不同——这也是椭圆更适合描述行星、瞳孔、圆形徽标等目标的几何原因。源码实现:Ellipse 工具的绘制与校验逻辑椭圆标注的交互行为由 web/libs/editor/src/tools/Ellipse.js 定义,几个可验证的实现细节:工具注册与快捷键:模型名为EllipseTool,group: segmentation,shortcut: tool:ellipse,即编辑器工具栏中可切换为椭圆工具,快捷键组为tool:ellipse。两点式绘制:工具由types.compose组合了BaseTool、ToolMixin与TwoPointsDrawingTool(见 Ellipse.js 组合),说明用户通过拖拽两个对角点定义椭圆的外接矩形,编辑器再换算出中心与双半径。最小尺寸校验:beforeCommitDrawing 要求radiusX MIN_SIZE.X radiusY MIN_SIZE.Y才允许提交区域,即过小的拖拽不会生成无效标注。区域字段一致性:createRegionOptions 新建区域时初始化为x, y, radiusX: 1, radiusY: 1,与annotations/1.json中的结果字段完全对应。椭圆区域的渲染与交互层在 web/libs/editor/src/regions/EllipseRegion.jsx,并有配套单元测试 EllipseRegion.test.jsx 可查证行为边界;Ellipse与EllipseLabels两个标签均在 tags/control 目录中通过Registry.addTag注册进编辑器。小结与复用要点复现本示例的最小闭环:准备一张图片 URL → 按 config.xml 编写Image EllipseLabels配置 → 按 tasks.json 组装任务 → 用server.py -l config -i tasks启动服务;椭圆结果的标准化输出字段为x / y / radiusX / radiusY / rotation / ellipselabels,下游训练数据管道应按该契约解析;预标注通过predictions[].result注入,字段名必须与控件name一一对应;文档中的安装与启动路径属于早期仓库布局,落地到当前仓库时请按上文「启动标注服务」一节把路径映射到 web/libs/editor/src/examples/image_ellipses/ 的真实位置。【免费下载链接】label-studioLabel Studio is a multi-type data labeling and annotation tool with standardized output format项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/la/label-studio创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
Label Studio 图像椭圆标注实战:image_ellipses 示例的 EllipseLabels 配置、预标注与结果格式解析【免费下载链接】label-studioLabel Studio is a multi-type data labeling and annotation tool with standardized output format项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/la/label-studioLabel Studio 的EllipseLabels标签用于在图像上绘制带类别标签的椭圆边界框,常用于行星、细胞、圆形 UI 元素等非矩形目标的分段标注。本文基于仓库内官方示例 image_ellipses 及其说明文档 START.md,完整讲解椭圆标注环境的安装、服务启动命令、Label 配置 XML、任务数据与预标注结构,并结合编辑器源码剖析椭圆区域(EllipseRegion)的几何字段与最小尺寸校验逻辑,帮助你在项目中直接复用这套椭圆标注方案。示例文件结构与角色image_ellipses示例位于编辑器源码的 examples 目录下,目录结构如下:文件作用START.md安装与启动指南(本文主体)config.xmlLabel 配置:Image EllipseLabels Choicestasks.json标注任务数据,含模型预标注annotations/1.json已完成标注的示例结果index.js将 config/tasks/annotation 统一导出为ImageEllipselabels对象index.js 的导出方式说明该示例可直接被 Playground 或 Storybook 类宿主引用:import config from ./config.xml; import tasks from ./tasks.json; import annotation from ./annotations/1.json; export const ImageEllipselabels { config, tasks, annotation };这种「一个目录 一个可运行标注场景」的组织方式在 examples 目录下贯穿image_bbox、image_polygons、image_keypoints等所有图像示例,是快速上手各类标注任务的官方模板。环境安装(Linux / Ubuntu)START.md 给出的安装步骤基于 Python 3.6 virtualenv 的独立环境:# install python and virtualenv apt install python3.6 pip3 install virtualenv # setup python virtual environment virtualenv -p python3 env3 source env3/bin/activate # install requirements cd backend pip install -r requirements.txt需要注意版本演进带来的路径差异:文档中cd backend对应的是早期仓库布局。在当前仓库中,Label Studio 服务端代码已收敛到 label_studio/ 包,依赖管理改用 pyproject.toml 与uv.lock,因此在新克隆的仓库中按 安装文档 的流程配置环境即可;上述 START.md 步骤仍可作为「用 virtualenv 隔离环境、按 requirements 安装依赖」这一方法论的参考。启动标注服务:server.py 参数解析文档给出的启动命令:python server.py -c config.json -l ../examples/image_ellipses/config.xml -i ../examples/image_ellipses/tasks.json -o output参数含义:-c config.json:服务端本地配置(数据库、认证等);-l:指定 Label 配置文件路径;-i:导入任务文件(JSON);-o:标注输出目录。两点实操提示:路径需按当前仓库结构调整。示例中的../examples/image_ellipses/...是旧布局下的相对路径;当前仓库中该示例实际位于 web/libs/editor/src/examples/image_ellipses/,启动时应把-l与-i指向这两个文件的真实位置,例如config.xml与tasks.json的当前完整路径分别为web/libs/editor/src/examples/image_ellipses/config.xml和web/libs/editor/src/examples/image_ellipses/tasks.json。命令行参数由 label_studio/core/argparser.py 中的parse_input_args解析,服务端入口为 label_studio/server.py,可用于核对参数的完整取值。标注配置:config.xml 逐项解读示例的完整 Label 配置:View Image nameimg value$image/Image EllipseLabels nametag toNameimg fillOpacity0.5 strokeWidth3 Label valuePlanet backgroundyellow/Label Label valueMoonwalker backgroundred/Label /EllipseLabels Choices namechoice toNameimg Choice valueSpace / Choice valueUnderground / /Choices /ViewImage nameimg value$image:图像对象标签,value绑定任务data字段中的$image;它是所有区域控件的标注目标(toNameimg)。EllipseLabels:带类别的椭圆控件。fillOpacity0.5控制椭圆填充透明度,strokeWidth3控制描边宽度;两个子Label定义类别Planet(黄色背景)与Moonwalker(红色背景),background仅影响编辑器 UI 中类别的视觉颜色。Choices:与椭圆并行的图像级单选(如场景为Space/Underground),演示了「区域标注 全局属性标注」组合的场景。从源码结构看,椭圆控件的完整属性定义在 web/libs/editor/src/tags/control/Ellipse.js 的TagAttrs中,包含opacity(默认0.2)、fillColor/strokeColor(默认#f48a42)、strokeWidth(默认1)、canRotate(默认true,控制是否显示旋转手柄)以及smart/smartOnly(智能预标注工具开关)。官方属性参考还可对照 ellipse 标签文档 与 ellipselabels 标签文档。任务数据与模型预标注tasks.json 包含 3 个任务,每个任务的data.image指向一张示例图片。第一个任务额外携带predictions数组,展示模型预标注(Active Learning)的标准结构:{ model_version: model 1, created_ago: 3 hours, result: [ { from_name: tag, to_name: img, type: ellipselabels, value: { x: 50.4, y: 50.763073639274279, ellipselabels: [Planet], rotation: 0, radiusY: 10.672358591248665, radiusX: 13.333333333333334 } } ] }关键约定:type固定为ellipselabels,与 tools/Ellipse.js 中声明的stateTypes一致;from_name/to_name必须与 config.xml 中EllipseLabels nametag和Image nameimg对应,编辑器据此把预标注挂载到正确的控件上;value使用相对坐标(0~100 的百分比体系),而非像素值,因此该预标注在不同分辨率的图片上均可复用。标注结果格式:annotations/1.jsonannotations/1.json 展示了一条完整的人工标注,result数组中有两条记录:{ result: [ { from_name: tag, to_name: img, type: ellipselabels, value: { x: 50.4, y: 50.763073639274279, ellipselabels: [Planet], rotation: 0, radiusY: 10.672358591248665, radiusX: 13.333333333333334 } }, { from_name: choice, type: choices, value: { choices: [Space] } } ] }各几何字段的含义:字段含义x/y椭圆中心点在图像上的百分比坐标radiusX/radiusY沿 X/Y 方向的半轴长(百分比)rotation椭圆旋转角(度)ellipselabels命中的类别值数组注意椭圆区域以「中心 双半径 旋转」表达,与image_bbox示例中「左上角 宽/高」的矩形表达不同——这也是椭圆更适合描述行星、瞳孔、圆形徽标等目标的几何原因。源码实现:Ellipse 工具的绘制与校验逻辑椭圆标注的交互行为由 web/libs/editor/src/tools/Ellipse.js 定义,几个可验证的实现细节:工具注册与快捷键:模型名为EllipseTool,group: segmentation,shortcut: tool:ellipse,即编辑器工具栏中可切换为椭圆工具,快捷键组为tool:ellipse。两点式绘制:工具由types.compose组合了BaseTool、ToolMixin与TwoPointsDrawingTool(见 Ellipse.js 组合),说明用户通过拖拽两个对角点定义椭圆的外接矩形,编辑器再换算出中心与双半径。最小尺寸校验:beforeCommitDrawing 要求radiusX MIN_SIZE.X radiusY MIN_SIZE.Y才允许提交区域,即过小的拖拽不会生成无效标注。区域字段一致性:createRegionOptions 新建区域时初始化为x, y, radiusX: 1, radiusY: 1,与annotations/1.json中的结果字段完全对应。椭圆区域的渲染与交互层在 web/libs/editor/src/regions/EllipseRegion.jsx,并有配套单元测试 EllipseRegion.test.jsx 可查证行为边界;Ellipse与EllipseLabels两个标签均在 tags/control 目录中通过Registry.addTag注册进编辑器。小结与复用要点复现本示例的最小闭环:准备一张图片 URL → 按 config.xml 编写Image EllipseLabels配置 → 按 tasks.json 组装任务 → 用server.py -l config -i tasks启动服务;椭圆结果的标准化输出字段为x / y / radiusX / radiusY / rotation / ellipselabels,下游训练数据管道应按该契约解析;预标注通过predictions[].result注入,字段名必须与控件name一一对应;文档中的安装与启动路径属于早期仓库布局,落地到当前仓库时请按上文「启动标注服务」一节把路径映射到 web/libs/editor/src/examples/image_ellipses/ 的真实位置。【免费下载链接】label-studioLabel Studio is a multi-type data labeling and annotation tool with standardized output format项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/la/label-studio创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
