supervision

写视觉代码太繁琐？用 supervision 几行搞定检测、分割和可视化。

开源 🏷️完全免费 ✅ 目前可打开计算机视觉 🍴 复刻 4931 🐛 待处理 97 👀 关注 290

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GitHub 星标 ★ 51565

维护状态活跃

是否开源开源

定价模式 🏷️完全免费开源库，MIT许可证，完全免费，无付费版本。

项目预览

supervision 项目界面预览图 — 图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类计算机视觉

开发团队roboflow

官网地址https://supervision.roboflow.com

GitHubhttps://github.com/roboflow/supervision

定价模式🏷️完全免费

价格说明开源库，MIT许可证，完全免费，无付费版本。

访问状态✅ 目前可打开

是否开源是

开源协议MIT

主要语言Python

技术栈/模型classification,coco,computer-vision,deep-learning,hacktoberfest,image-processing,instance-segmentation,low-code,machine-learning,metrics,object-detection,oriented-bounding-box,pascal-voc,python,pytorch,tensorflow,tracking,video-processing,yolo

GitHub 星标★ 51565

上线时间2022-11-28 00:00:00

代码更新2026-11-09

仓库体积4.55 GB

本站数据更新2026-11-09

维护状态活跃

收录时间2026-08-10

浏览次数8

项目介绍

supervision 是一个专注于计算机视觉的可复用工具库，旨在简化视觉任务的开发流程。它解决了开发者在目标检测、分割、分类等任务中重复编写样板代码的问题，提供了统一的 API 来加载、处理和可视化模型输出。核心能力包括：高效的标注框和掩码操作、多种数据集格式（如 COCO）的读写、丰富的可视化工具（如标签绘制、轨迹渲染）、以及低代码的模型集成方式。它支持与主流检测模型（如 YOLO）无缝对接，并提供了过滤、跟踪、标注等实用功能，帮助开发者快速构建从数据准备到结果可视化的完整视觉应用流水线。

Star 增长趋势

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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-10 · 当前星标 ★ 51565

技术标签

classification computer-vision deep-learning hacktoberfest image-processing

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理，个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度：入门约 5 分钟部署方式：库/依赖 3 步

环境要求

Python >= 3.10
已安装 pip 包管理工具
能访问 PyPI 的网络环境

安装与启动步骤

1检查 Python 版本

supervision 要求 Python 3.10 及以上，先确认本机版本是否满足，低于 3.10 需先升级 Python。
```
python --version
```
2安装 supervision

使用 pip 从 PyPI 安装 supervision 包，建议在虚拟环境中执行以免污染全局环境。
```
pip install supervision
```
3验证是否装好

执行导入命令，没有报错说明包已正确安装到当前 Python 环境。
```
python -c "import supervision"
```