# InteractiveMaskAnnotator

**Repository Path**: semikonductor/InteractiveMaskAnnotator

## Basic Information

- **Project Name**: InteractiveMaskAnnotator
- **Description**: 实时可视化手动标注mask生成工具
- **Primary Language**: Python
- **License**: MIT
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-02-26
- **Last Updated**: 2025-02-26

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 多边形掩模标注工具

![Python](https://img.shields.io/badge/python-3.8%2B-blue)![OpenCV](https://img.shields.io/badge/OpenCV-4.x-orange)

实时可视化多边形标注工具，用于生成精准的图像分割掩模。

[英文文档]: README.md

## 应用场景

|   领域   |                  描述与示例                   |
| :------: | :-------------------------------------------: |
| 图像修复 |   ✅ 精确标记破损区域 🖼️ 示例：老照片划痕修复   |
| 医学影像 | ⚕️ 标注CT影像中的器官轮廓 🩺 示例：肺部结节标注 |
| 卫星遥感 |  🛰️ 提取建筑物多边形数据 🌆 示例：城市扩张分析  |

## 支持功能

- 🖱️ 左键添加顶点 | 右键撤销
- 🔍 自适应窗口缩放与坐标映射
- 🎨 生成三通道PNG掩模
- 📏 保持原始图像尺寸
- 🔄 实时可视化反馈

## 安装

```bash
pip install opencv-python numpy
```

## 使用说明

1. 将目标图像命名为`test.png`并放置于项目目录（或修改代码中的`img_path`变量）
2. 运行程序：
```bash
python main.py
```

3. 标注操作：
   - **左键单击**：添加顶点
   - **右键单击**：删除最近顶点
   - **S键**：保存mask（自动闭合）并退出
   - **ESC键**：直接退出不保存

## 输出示例

| 原始图像          | 生成的掩模        |
| ----------------- | ----------------- |
| ![输入](test.png) | ![输出](mask.png) |

## 技术说明

- 屏幕坐标系与原图坐标系转换
- 自动居中显示与黑边适配
- 遵循OpenCV的BGR色彩空间标准