远程UI设计师兼职程序员外包

需求描述

图片数据标记GUI（Interactive Image Annotation GUI ）

1） bounding box标记。从本地文件夹中载入图片，并支持载入预先标记好并存在本地 json文件中的bbox (x1, y1, x2, y2) 并展示在图片上。用户可选择指定class，并按照选定class过滤bbox并展示
2） Bounding box修改。支持 添加，删除，修改已有bbox，修改box类别等功能。在修改完成后，把最终bbox保存在对应json文件。
3） 语义分割（semantic segmentation)。用户根据2）中的bbox，跑 pretrain model来预测binary mask，并将mask展示在对应bbox里面。开发者需要将预测出来的mask正确展示出来。例子请参照 - https://github.com/wkentaro/labelme。 另外，开发者只需写function来调用pretrain model 运行即可，不需要准备，设计和训练 pretrained model
4） 用户可用鼠标点击图片任何位置的pixel，GUI将点击pixel位置坐标（x1, y1) 保存在对应json文件
5） 用户可方便修改mask。最终将修改完善的mask保存到json

开发者可根据下面这个github repo代码作为框架，进行添加和改进以上功能即可。也可以不参考自己重写。
https://github.com/virajmavani/semi-auto-image-annotation-tool

candidates 要求：
candidates 需有python tkinter 或者PyQT 图像工具相关开发经验，熟悉numpy，opencv/PIL 等library，如果有deep learning经验很加分但不是必须

代码运行环境以及工具：python 3.6， tkinter / PyQT， Mac OS