注释是深度学习项目中最关键的部分。它是模型学习效果的决定因素。然而，这是非常乏味且耗时的。一种解决方案是使用自动图像注释工具，这大大缩短了时间。

本文是pyOpenAnnotate系列的一部分，其中包括以下内容。

1、使用 OpenCV 进行图像注释的路线图。
2、pyOpenAnnotate工作流程。
3、作为 PyPi 包部署。
在这里，我们将讨论 OpenCV 中的注释技巧和技术。这些方法将用于构建用于单类标记的自动注释工具。

1. 为什么使用 OpenCV 构建自定义注释工具？

2022 年，许多标注工具拥有众多加速标注的功能。RoboFlow 和 V7 Labs 是具有人工智能辅助注释的很好的例子。然而，出于以下原因，外包注释可能并不总是最佳选择。

1. 有限的免费服务。考虑到所涉及的成本，这些服务可能并不适合所有人。
2. 由于注释是任何深度学习项目中最大的部分，因此外包在成本方面增加了巨大的开销。
3. 还有数据隐私问题。

另一方面，OpenCV具有许多即使AI辅助标注也无