# annotation-manager2

**Repository Path**: freemanhe/annotation-manager2

## Basic Information

- **Project Name**: annotation-manager2
- **Description**: 标注系统开源代码仓库
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: MIT
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 44
- **Created**: 2026-05-22
- **Last Updated**: 2026-05-22

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# PyImageManager

医学超声标注数据集的桌面管理工具。基于 **PySide6** 与 **SQLite**，用于在本地集中管理图像、浏览标注，并导出 JSON/CSV。当前为精简版：单仓库、无加密标注、无筛选面板，仅保留导入、列表浏览与导出等核心能力。

[English](README.en.md)

## 能做什么

| 功能 | 说明 |
|------|------|
| 数据集目录 | 指定本地根目录，自动维护 `annotations.db` |
| 批量导入 | 从文件夹导入图像及标注（`annotations.json` / `annotations.csv`） |
| 列表浏览 | 分页表格查看数据集中全部图像 |
| 图像预览 | 叠加显示框/多边形标注，支持上一张/下一张 |
| 属性编辑 | 右侧面板查看并修改切面类型、标准程度等字段 |
| 导出标注 | 将**全部图像**导出为 `annotations.json` 或 `annotations.csv` |

精简版**不包含**：左侧筛选面板、加密标注（`.cjson`）、数据集更新/合并、COCO/VOC/YOLO 导出、统计页等。

## 目录结构

```
PyImageManager/
├── ImageManager.py          # 程序入口
├── requirements.txt         # Python 依赖
├── LICENSE                  # MIT 许可证
├── config.json              # 本地配置（首次设置目录后自动生成，勿提交）
├── db/
│   ├── db.py                # SQLite 访问
│   └── config.py            # 切面类型、标准程度枚举
├── iomodule/
│   ├── annotation_io.py     # 标注文件解析（JSON / CSV）
│   ├── dataset_importer.py  # 导入
│   ├── dataset_exporter.py  # 导出
│   └── imageio.py           # 图像文件读取
├── ui/                      # Qt 界面
└── render/
    └── baserenderwidget.py  # 标注叠加绘制
```

## 环境要求

- Python 3.8 及以上
- Windows / macOS / Linux（图形界面需支持 Qt）

## 安装与运行

解压压缩包后，在项目根目录执行：

```bash
pip install -r requirements.txt
python ImageManager.py
```

首次启动：**Settings → Dataset directory**，选择数据集根目录。路径会写入根目录下的 `config.json`。

## 使用流程

1. **设置目录**：Settings → Dataset directory  
2. **导入数据**：File → Import，选择含图像和 `annotations.json` 或 `annotations.csv` 的文件夹  
3. **浏览列表**：中央 Image list 分页查看全部记录  
4. **查看图像**：双击列表行，切换到 Image view 预览  
5. **导出**：Tools → Generate json / Generate csv（导出数据库中的全部图像）

### 菜单说明

| 菜单 | 项 | 作用 |
|------|-----|------|
| File | Import | 批量导入文件夹 |
| Tools | Generate json | 在数据集目录生成 `annotations.json` |
| Tools | Generate csv | 在数据集目录生成 `annotations.csv` |
| Settings | Dataset directory | 设置/更改数据集根目录 |
| View | Right dock | 显示或隐藏右侧属性面板 |

## 数据说明

### 数据集目录

选定目录后会出现：

- `annotations.db` — 图像元数据与标注的 SQLite 数据库  
- 按切面类型分子目录存放的图像文件（导入时自动归类）

### 支持的标注文件

| 格式 | 说明 |
|------|------|
| `annotations.json` | 标准 JSON 标注 |
| `annotations.csv` | CSV 标注（以框为主） |

目录中也可放置 `gt_annotations.json`（优先于 `annotations.json` 被读取）。不支持 `.cjson` 加密文件。

导入失败或类型不合法时，可能在源目录生成 `error_annotations.json`、`inconsistent.csv`。

### 切面类型配置

`db/config.py` 中定义了产科/妇科/甲状腺等切面类型及别名。**新增类型请在该文件对应分组的末尾追加**，避免已有记录的 `image_type` ID 错位。

## 依赖

```
PySide6
opencv-python
numpy
loguru
orjson
```

详见 [requirements.txt](requirements.txt)。

## 常见问题

**Q：`config.json` 是什么？**  
记录上次使用的数据集路径，仅本机使用，可手动删除后重新在界面中设置目录。

**Q：导出包含哪些图像？**  
导出数据库中的全部记录（无筛选条件）。

## 开源许可

本项目采用 [MIT License](LICENSE) 发布。

你可以自由使用、修改和分发本软件（包括商业用途），但需满足：

- 在副本或衍生作品中保留版权声明与许可全文；
- 软件按「原样」提供，作者不承担任何明示或暗示的担保责任。

## 作者

Hongyang Zhao — [hyzhao@hnu.edu.cn](mailto:hyzhao@hnu.edu.cn)