gatherLabelData
语法
描述
labelData= gatherLabelData (gTruth,signalNames,labelTypes)gTruth。该函数返回指定的标签数据信号signalNames和指定的标签类型labelTypes。
(另外返回信号的时间戳与收集相关标签数据,使用参数从之前的语法。labelData,时间戳)= gatherLabelData (___)
使用时间戳与writeFrames函数编写相关的信号的帧groundTruthMultisignal对象到磁盘。使用这些框架和相关的标签作为机器学习的训练数据或深度学习模型。
(___)= gatherLabelData (___,指定选项使用一个或多个名称参数除了参数从以前的语法的任意组合。例如,名称=值)Verbose = True允许显示工作区环境。
例子
收集标签数据和编写相关的信号帧
收集标签数据的视频信号和激光雷达点云序列信号从一个groundTruthMultisignal对象。写相关的信号帧标签数据到磁盘和可视化框架。
添加点云序列MATLAB®文件夹路径搜索路径。视频已经在MATLAB搜索路径。
pcSeqDir = fullfile (toolboxdir (“开车”),“drivingdata”,…“lidarSequence”);目录(pcSeqDir);
加载一个groundTruthMultisignal对象,该对象包含标签数据的视频和激光雷达点云序列。
data =负载(“MultisignalGTruth.mat”);gTruth = data.gTruth;
指定要收集标签数据的信号。
signalNames = [“video_01_city_c2s_fcw_10s”“lidarSequence”];
视频包含矩形标签,而激光雷达点云序列包含长方体标签。收集矩形标签从视频和长方体标签从激光雷达点云序列。
(labelType labelTypes =。矩形labelType.Cuboid];[labelData,时间戳]= gatherLabelData (gTruth、signalNames labelTypes);
显示标签的前八行数据从两个信号。这两个信号包含数据车标签。在视频中,车标签是被描绘成一个矩形边界框。在激光雷达点云序列车标签是被描绘成一个长方体包围盒。
videoLabelSample =头(labelData {1}) lidarLabelSample =头(labelData {2})
videoLabelSample =表车_________________ {[299 213 42 33]}lidarLabelSample =表车____________________________________________________ {[17.7444 6.7386 3.3291 3.6109 3.2214 3.5583 0 0 0]}
写与聚集相关联的信号帧标签数据到临时文件夹位置,用一个文件夹/信号。使用返回的时间戳gatherLabelData编写函数来表示信号帧。
outputFolder = fullfile (tempdir, (“videoFrames”“lidarFrames”]);文件名= writeFrames (gTruth, signalNames outputFolder,时间戳);
写2帧从以下信号:* video_01_city_c2s_fcw_10s * lidarSequence
加载视频信号帧使用写的imageDatastore对象。通过使用加载矩形标签相关的数据boxLabelDatastore对象。
imd = imageDatastore(文件名{1});建筑物= boxLabelDatastore (labelData {1});
加载写框架通过使用激光雷达信号fileDatastore对象。通过使用一个负载相关的长方体标签数据boxLabelDatastore对象。
fds = fileDatastore(文件名{2},“ReadFcn”,@pcread);cld = boxLabelDatastore (labelData {2});
可视化视频帧用写的vision.VideoPlayer对象。可视化书面通过使用激光雷达帧pcplayer对象。
放像机= vision.VideoPlayer;ptCloud =预览(fds);ptCloudPlayer = pcplayer (ptCloud.XLimits ptCloud.YLimits ptCloud.ZLimits);而hasdata (imd)%读视频和激光雷达帧。我=读(imd);ptCloud =阅读(fds);%可视化视频和激光雷达帧。放像机(我);视图(ptCloudPlayer ptCloud);结束
删除点云序列文件夹的路径。
rmpath (pcSeqDir);
输入参数
输出参数
labelData——标签数据
单元阵列的表
标签数据,作为一个返回米——- - - - - -N单元阵列表、地点:
米的数量是groundTruthMultisignal对象gTruth。当
labelTypes包含ROIlabelType枚举,N信号的数量吗signalNames和元素的数量labelTypes。在这种情况下,labelData {m, n}包含一个标签数据表nth的信号signalNames这是在米thgroundTruthMultisignal的对象gTruth。只有标签的表包含标签数据类型的nth的位置labelTypes。当
labelTypes仅包含labelType.Scene枚举,N等于1。在这种情况下,labelData {m}现场标签数据包含一个表的所有信号米thgroundTruthMultisignal的对象gTruth。
对于一个给定的标签数据表,资源描述表的大小T——- - - - - -l,地点:
T是时间戳的数量在标签的信号数据的存在。l是标签的数量定义标签类型收集的信号。台(t、l)包含的标签收集的数据lth的标签t时间戳。
如果一个没有标签的信号数据的时间戳,那么相应的标签数据表不包括一行的时间戳。
为表中的每个单元格的格式返回标签数据取决于类型的标签。
| 标签类型 | 存储格式的标签在每一个时间戳 |
|---|---|
labelType.Rectangle |
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图中显示这些值如何确定一个长方体的位置。
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图中显示这些值如何确定一个长方体的位置。
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labelType.Line |
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labelType.PixelLabel |
标签数据的所有像素标签定义存储在一个单一的米1 |
labelType.Polygon |
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labelType.Scene |
逻辑1(真正的)如果现场应用标签。否则逻辑0(假) |
标签数据格式
考虑一个单元阵列的标签使用收集的数据gatherLabelData函数。从三个函数收集标签groundTruthMultisignal对象和变量名gTruth1,gTruth2,gTruth3。
视频信号命名
video_front_camera,函数收集类型的标签矩形和行。激光雷达点云序列信号存储在一个文件夹命名
lidarData,函数收集类型的标签长方体。
这个代码显示了调用gatherLabelData函数。
labelData = gatherLabelData ([gTruth1 gTruth2 gTruth3),…(“video_front_camera”,…“lidarData”),…{[labelType。矩形labelType.Line),…labelType.Cuboid};
labelData输出是一个3×2单元阵列表。单元阵列的每一行包含标签的数据groundTruthMultisignal对象。第一列包含视频信号数据的标签,video_front_camera。第二列包含的标签数据点云序列信号,lidarData。这图显示了labelData单元阵列。
这个图显示了视频信号标签数据表在第三groundTruthMultisignal对象。的gatherLabelData收集数据的函数矩形标签命名车和一个行标签命名车道。在四个表包含标签数据时间戳的信号。
这个图显示了激光雷达信号标签数据表在第三groundTruthMultisignal对象。的gatherLabelData收集数据的函数长方体标签,也叫车。的车标签出现在两个信号类型,因为它被标记为一个矩形和一个标签的视频信号长方体标签,激光雷达信号。在四个表包含标签数据时间戳的信号。
时间戳——信号时间戳
单元阵列的持续时间向量
信号时间戳,作为一个返回米——- - - - - -N单元阵列的持续时间向量,地点:
米的数量是groundTruthMultisignal对象gTruth。N信号的数量吗signalNames。labelData {m, n}包含的时间戳nth的信号signalNames这是在米thgroundTruthMultisignal的对象gTruth。
如果你收集标签数据从多个信号,信号时间戳同步时间戳的指定的第一个信号signalNames。
版本历史
介绍了R2020a
