导入阻塞图像到图像标签

加载图像到图片标志在应用程序中，如果图像太大，无法装入内存(至少有一个维度大于8000像素)，或者是一个多分辨率的图像，应用程序会显示导入大图像对话框，其中为您提供了将图像转换为阻塞图像的选项。对话框左侧的图像表示块图像，其中可见网格线显示图像如何划分为块。若要选择使用屏蔽映像，请选择导入为阻塞图像并点击好吧．

最初，应用程序加载形成图像中心的块(图像高度和宽度的50%)。对于多分辨率图像，应用程序根据图像的可见程度来选择使用的分辨率。当你放大图像时，应用程序会切换到更精细的分辨率。有关显示多分辨率图像的详细信息，请参见bigimageshow．

当使用被阻塞的图像时，该应用程序还提供了整个图像的视图概述窗格。在概述窗格，显示覆盖在图像上的一个方框，该方框显示当前在应用程序窗口中心的主视图窗格中可见的部分图像。控件中，若要查看图像的其他部分，请将视图框拖动到图像的其他部分概述窗格。若要获得图像的更详细视图，请使用axis工具栏中的缩放按钮，该工具栏是在将鼠标移到主视图窗格中的图像上时出现的。axis工具栏还包含一个按钮，用于在图像上启用块边界网格视图。应用程序使用的当前分辨率级别会影响这些块边界的可见性。

在图像标签器中使用阻塞图像

一旦您将一个阻塞的图像加载到图片标志App，你可以像处理非阻塞图像一样处理被阻塞的图像。您可以创建标签、子标签和属性，当您完成标签时，您可以将标签导出为groundTruth对象。

对图像使用阻塞图像自动化

与非阻塞图像一样，对于阻塞图像，您可以利用自动化处理来帮助标记过程。例如，对于医学图像，您可以使用阻塞图像自动化进行自动肿瘤检测。你可以训练一个物体检测器深度学习网络，并在应用程序中使用它自动用边界框标记肿瘤。

若要使用阻塞映像自动化，请单击选择算法中,选择添加阻塞图像算法，并选择创建新算法，通过选择创建新的阻塞图像算法，或选择导入已有算法导入阻塞图像算法．

当你选择创建一个新的阻塞图像算法时，应用程序会在编辑器中打开一个类文件模板。类子类vision.labeler.mixin.BlockedImageAutomation．模板包含必须为算法实现的标准方法的存根，包括blockedImageAutomationAlgorithm方法。有关实现此方法的详细信息，请参见blockedImageAutomationAlgorithm．添加希望算法执行的代码。有关创建标签器自动化算法以及该类文件保存位置的详细信息，请参见创建自动标记算法．

保存类文件并将位置文件夹添加到路径后，单击选择算法在Image Labeler应用程序中，选择刷新列表．您可以通过单击选择新的阻塞图像自动化算法选择算法，然后选择你的算法。

选择我的算法并点击自动化．应用程序打开自动化选项卡。使用此选项卡可控制阻塞图像自动化算法的执行。

的自动化选项卡包括元数据窗格，该窗格提供有关阻塞映像的信息。你可以在类文件中包含关于算法的文本说明，显示在应用程序最右边的窗格中。要尝试算法，请单击运行．

后处理导出标签创建一个标记块图像

您可以转换多边形坐标导出为groundTruth对象的图片标志应用程序转换为已标记的阻止图像使用polyToBlockedImage函数。有关更多信息，请参见将图像标签器多边形转换为标记块图像进行语义分割．