图片标注

标签图像进行计算机视觉应用

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描述

该图片标注应用程序可让您的图像集合中标注地面实况数据。使用的应用程序，您可以：

该图片标注应用程序万博1manbetx支持支持的所有图像文件格式imread。要添加其他文件格式imread，采用imformats。

要了解更多关于这个程序，看入门与图片标注。

imageLabeler打开应用的一个新的会话，使您能够在图像标注地面实况数据。

imageLabeler（imageFolder）从命名的文件夹打开的应用程序并加载所有图片imageFolder。

文件夹中的图像可以是无序的，并且可以在尺寸上有所不同。要标记的视频，或一组类似于视频有序图像，使用视频贴标机应用程式。

imageLabeler（imageDatastore）打开应用程序，并读取所有的图像从imageDatastore宾语。该imageDatastore文件用阅读imread。例如，打开与停车标志图像的集合的应用程序：

stopSignsFolder =完整文件（toolboxdir（'视力'）'visiondata'，'stopSignImages'）;IMDS = imageDatastore（stopSignsFolder）imageLabeler（IMDS）

imageLabeler（sessionFile）打开应用程序并加载保存图片标注会议上，sessionFile。该sessionFile输入包含路径和文件名。在MAT-文件sessionFile指向包含保存的会话。

您可以使用标签自动化算法来加快应用程序内标签。要创建自己的标签自动化算法到应用程序中使用，请参阅贴标创建自动化算法。您还可以使用所提供的内置的算法之一。按着这些次序：

检测并使用聚合频道标签功能的人（ACF）。该算法是基于peopleDetectorACF功能。要使用此算法，必须定义为至少一个矩形的投资回报率标签。你不需要作出任何投资回报率标签。

帮助改善算法结果，第一次点击设置。您可以更改这些设置。

预训练的人检测模型，该算法使用 - 的'INRIA-100x41'模型采用INRIA人数据集训练。该'加州理工学院-50x21'模型用的是加州理工学院的行人数据集训练。
该交叠比率阈值，从0到1，一种用于检测人 - 当矩形的ROI超过该阈值的重叠，则算法丢弃的ROI中的一个。
用于检测人的分类得分阈值 - 增加得分增加了算法的预测信心。与低于该阈值的得分的矩形被丢弃。

使用聚合频道功能（ACF）检测和标签的车辆。该算法是基于vehicleDetectorACF功能。要使用此算法，必须定义为至少一个矩形的投资回报率标签。你不需要作出任何投资回报率标签。

帮助改善算法结果，第一次点击设置。您可以更改这些设置。

预训练的车辆检测器的模型，该算法使用 - 的“全视角”模型使用前，后，左的未被遮挡的图像和车辆的右侧培训。该“前后视”模型是使用仅在车辆的前侧和后侧的图像训练。
该交叠比率阈值，从0到1，一种用于检测车辆 - 当矩形的ROI超过该阈值的重叠，则算法丢弃的ROI中的一个。
用于检测车辆的分类评分阈值 - 增加得分增加算法的预测的信心。与低于该阈值的得分的矩形被丢弃。

您也可以通过导入配置与校准单眼相机探测器monoCamera对象插入到MATLAB工作区。指定长度和世界单位车辆的宽度范围，如米。

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