一、开源免费工具

LabelImg

- 特点：

支持矩形框标注，界面简洁直观，适合小规模图像标注项目。 - 适用场景：目标检测任务（如物体识别）。 - 缺点：仅支持单一标注类型，功能相对单一。

LabelMe

- 特点：

支持多边形、矩形、圆形等多种标注形式，集成在线标注和图像分割功能。 - 适用场景：复杂图像分割任务（如医学影像分析）。 - 缺点：学习成本较高，界面相对复杂。

CVAT （Computer Vision Annotation Tool）

- 特点：

支持矩形、多边形、遮挡等多种标注类型，可多人协作。 - 适用场景：需要复杂标注规则的项目（如自动驾驶数据标注）。 - 缺点：部署和配置复杂，适合技术团队使用。

VGG Image Annotator （VIA）

- 特点：

轻量级开源工具，支持矩形、多边形、点标注，适合初学者。 - 适用场景：基础标注任务，如图像分类数据准备。 - 缺点：功能有限，不支持高级功能（如AI辅助标注）。

二、商业工具（高功能/高成本）

Labelbox

- 特点：

支持图像、视频、文本标注，提供多人协作、批量处理及项目管理功能。 - 适用场景：企业级项目或需要长期维护的数据集。 - 缺点：收费较高，个人或小团队成本较大。

Supervisely

- 特点：

开源免费，支持实时预览、多种标注类型及深度学习模型集成。 - 适用场景：中小型项目，需灵活调整标注策略。 - 缺点：免费版功能有限，高级功能需付费。

三、其他选择

淘丁精标云：覆盖图片、文本、语音等全类型标注，适合多领域项目。- Prodigy：支持主动学习模式，适合大规模数据标注（收费）。- Amazon Mechanical Turk （MTurk）：适合需要海量标注数据的众包项目。

四、选择建议

个人/小团队：优先考虑 LabelImg或 VGG Image Annotator，成本较低且易上手。- 技术团队/中大型项目：推荐 CVAT或 Labelbox，功能全面且支持协作。- 复杂标注需求：可尝试 Supervisely或 淘丁精标云，但需评估学习成本。根据具体需求评估功能、预算和团队规模，选择最适合的标注工具。