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annotation-visualizer注释可视化工具

Agent Skill

用于辅助界面设计、视觉规范、排版、配色、布局和交互体验优化。它适合让 Agent 根据产品场景整理页面结构、生成 UI 方案、检查视觉一致性或改进组件层级。使用时需要结合现有品牌、设计系统和用户任务,不应只堆装饰元素;涉及真实页面改动时,应通过截图或浏览器预览检查文本溢出、对齐和响应式表现。

总安装

9,485

周安装

380

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

3,070
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:annotation-visualizer(注释可视化工具)
来源仓库:https://github.com/mingo-318/annotation-visualizer
安装命令:
openclaw skills install annotation-visualizer
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install annotation-visualizer

简介

支持 COCO、YOLO、VOC 和 LabelMe 注释格式,可视化图像上的边界框和类标签。

SKILL.md

Annotation Visualizer

Visualize bounding boxes and labels on images. Supports COCO, YOLO, VOC, and LabelMe formats. Use when user wants to visualize annotations on images for quality checking or debugging.

Features

  • Multi-format Support: COCO, YOLO, VOC, LabelMe
  • Customizable Colors: Per-class colors or auto-generated
  • Label Display: Show class names and confidence
  • Box Styles: Filled or outline boxes
  • Batch Processing: Visualize entire dataset

Usage

# Visualize YOLO annotations
python scripts/visualize.py yolo images/ labels/ output/

# Visualize COCO annotations
python scripts/visualize.py coco annotations.json images/ output/

# Custom colors and styles
python scripts/visualize.py yolo images/ labels/ output/ \
  --colors red,green,blue \
  --thickness 2 \
  --fill

Examples

$ python scripts/visualize.py yolo ./images ./labels ./output

Processing 100 images...
✓ Saved visualization for image1.jpg -> output/image1.jpg
✓ Saved visualization for image2.jpg -> output/image2.jpg
...

Supported Formats

FormatInputDescription
YOLO.txtYOLO darknet format
COCO.jsonCOCO JSON annotation
VOC.xmlPascal VOC XML
LabelMe.jsonLabelMe JSON

Installation

pip install pillow

Options

  • --colors: Comma-separated colors for each class
  • --thickness: Box line thickness (default: 2)
  • --fill: Fill boxes with semi-transparent color
  • --show-label: Show class labels on boxes
  • --font-size: Label font size (default: 16)

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

87.7%
按下载量换算2,692

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

权限需确认

当前来源未能明确判断权限范围,默认进入异常复核队列。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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