批量標(biāo)注線段長度插件通常用于圖像處理或計算機(jī)視覺任務(wù)中，以自動計算和標(biāo)記圖像中的線段長度。這種插件可以應(yīng)用于許多場景，例如地圖制作、建筑檢測、醫(yī)學(xué)影像分析等。

以下是一個簡單的Python示例，使用OpenCV庫實現(xiàn)批量標(biāo)注線段長度的功能：

import cv2
import numpy as np

def label_segments(image, labels):
    # 讀取圖像
    img = cv2.imread(image)

    # 將圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 使用Canny邊緣檢測算法找到圖像中的邊緣
    edges = cv2.Canny(gray, 100, 200)

    # 查找輪廓
    contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

    # 遍歷所有輪廓
    for contour in contours:
        # 計算輪廓的面積
        area = cv2.contourArea(contour)

        # 計算輪廓的長度
        length = cv2.arcLength(contour, True)

        # 在原圖上繪制輪廓
        cv2.drawContours(img, [contour], -1, (0, 255, 0), 2)

        # 在標(biāo)簽圖中添加長度信息
        label = '{}'.format(length)
        cv2.putText(img, label, (int(area / 1000 * img.shape[1]), int(area / 1000 * img.shape[0])),
                    cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)

    # 顯示結(jié)果
    cv2.imshow('Labeled Image', img)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

# 調(diào)用函數(shù)，傳入圖像路徑和標(biāo)簽列表
label_segments('input.jpg', ['segment1', 'segment2', 'segment3'])

這個示例使用了OpenCV庫來實現(xiàn)圖像處理功能。它讀取輸入的圖像文件，并將其轉(zhuǎn)換為灰度圖。然后，使用Canny邊緣檢測算法找到圖像中的邊緣，并找到輪廓。接下來，遍歷所有輪廓，計算其面積和長度，并在原圖上繪制輪廓，同時在標(biāo)簽圖中添加長度信息。最后，顯示處理后的結(jié)果。