プログラムによるデータの読み込み

プログラムでデータストアからイメージを読み込むには、次のようにします。

イメージのフォルダーをプログラムで読み込むには、次のようにします。

imageFolder = fullfile(toolboxdir('vision'),'visiondata','bookcovers') imageLabeler(imageFolder)

アプリからのデータの直接読み込み

この例では、アプリを起動して対話的にイメージを読み込みます。[アプリ]タブの[イメージ処理とコンピューター ビジョン]からアプリを開きます。[インポート]をクリックしてイメージを読み込むか、[セッションを開く]をクリックして保存済みのセッションを開きます。

この例で使用するイメージを読み込むには、[インポート]をクリックし、[ファイルから]を選択します。boats.pngイメージを選択します。

matlab/toolbox/vision/visiondata/boats.png

ROI ラベルの作成

"ROI ラベル"は、イメージの関心領域 (ROI) に対応するラベルです。以下の ROI ラベル タイプを定義できます。

これらの ROI ラベルの定義の詳細については、ROI ラベル、サブラベル、属性を参照してください。

この例では、ボートの種類をラベル付けするためのBoatグループを定義してから、SailboatおよびTankerのRectangleROI ラベルを作成します。ラベル付け時の ROI ラベル名の表示を制御するには、[ROI ラベルの表示]ドロップダウン メニューから[ポイント時]、[常時]、または[なし]を選択します。

サブラベルの作成

"サブラベル"は、親 ROI ラベルに対応する ROI ラベルのタイプです。各サブラベルは、[ROI ラベル]ペインで定義された特定のラベルに属している (特定のラベルの子である) 必要があります。たとえば、海洋シーンの場合、Sailboat (ヨット) のラベルに sail (帆) のサブラベルがある可能性があります。サブラベルの詳細については、ROI ラベル、サブラベル、属性を参照してください。

帆のサブラベルを定義します。

サブラベルがさらにサブラベルをもつことはできません。サブラベルは四角形 ROI ラベルまたはポリライン ROI ラベルでのみ使用できます。

ラベルとサブラベルの表示/非表示

[ROI ラベル]ペインのアイコンを使用して、ラベル付きイメージのラベルまたはサブラベルを表示したり非表示にしたりできます。は、ラベルまたはサブラベルを定義した後にのみ表示されます。既定では、アプリはすべてのラベルとサブラベルを表示します。

ラベルまたはサブラベルを非表示にするには、ラベルまたはサブラベル名の横にあるアイコンをクリックします。アプリは、対応するラベルまたはサブラベルを非表示にし、アイコンを表示します。

ROI 属性の作成

"ROI 属性"では、ROI ラベルまたはサブラベルに関する追加情報を指定します。たとえば、運転シーンの場合、属性は車両のタイプや色を含む場合があります。海洋のシーンでは、ヨットのタイプや帆の数などが属性に含まれます。これらのタイプの ROI 属性を定義できます。

これらの属性タイプの詳細については、ROI ラベル、サブラベル、属性を参照してください。

ラベルに属性を追加します。

サブラベルに属性を追加することもできます。[sail]サブラベルの属性を追加して、それがフォアセイルであるかメインセイルであるかを示します。

属性を削除するには、ROI ラベルまたはサブラベルを右クリックして、削除する属性を選択します。属性を削除すると、以前に作成したすべての ROI ラベルの注釈から属性情報が削除されます。

シーン ラベルの作成

"シーン ラベル"は、シーン全体に関する追加情報を定義します。シーン ラベルは、ライティングおよび気象などの条件や、車線変更やポイント オブ セイルなどのイベントを説明するために使用します。

シーン ラベルを作成して、イメージに適用します。

グラウンド トゥルースに手動でラベルを付ける

ROI ラベルとシーン ラベルはセッション全体とすべてのイメージに対して定義されていますが、各イメージのラベルとサブラベルの描画、および属性情報の更新は行わなければなりません。

オートメーション アルゴリズムを使用したグラウンド トゥルースのラベル付け

ラベル付け処理を高速化するために、オートメーション アルゴリズムを使用して残りのイメージにラベルを付けることができます。アプリのツールストリップ[自動ラベリング]、[アルゴリズムの選択]セクションから、以下のオートメーション アルゴリズムのタイプのいずれかを選択します。

オートメーション アルゴリズムを使用した後、サブラベルと属性情報を使用して、残りのフレームに手動でラベルを付けることができます。

ラベルをさらに評価するために、ラベル付きのグラウンド トゥルースの視覚的な概要を表示できます。アプリのツールストリップから、[ラベルの概要を表示]を選択します。この概要を使用して、フレーム、ラベルの頻度、およびシーンの状態を比較できます。詳細は、グラウンド トゥルース ラベルの概要の表示を参照してください。この概要では、サブラベルや属性については説明していません。

データ ソース

DataSourceは、イメージまたはビデオへのパスとタイムスタンプを含むgroundTruthDataSourceオブジェクトです。このオブジェクトのプロパティを表示します。

gTruth.DataSource

ans = groundTruthDataSource for a video file with properties Source: ...matlab\toolbox\vision\visiondata\visiontraffic.avi TimeStamps: [531×1 duration]

ラベル定義

LabelDefinitionsは,ラベル定義に関する情報を含む表です。この表はビデオフレームに描画されたラベルに関する情報を含みません。固有の MAT ファイルにラベル定義を保存するには、アプリのツールストリップから、[保存]、[ラベルの定義]を選択します。次に、[ファイルのインポート]を選択することで、これらのラベル定義を別のアプリ セッションにインポートできます。

ラベル定義 table を表示します。各行は、ROI ラベル定義またはシーン ラベル定義に関する情報を含みます。ピクセル ラベル データをエクスポートした場合、LabelDefinitionstable には、各ピクセル ラベル定義の ID 番号を含むPixelLabelID列も含まれます。

gTruth.LabelDefinitions

ans = 3×6 table Name Type LabelColor Group Description Hierarchy _________ _________ ____________ ___________ ___________ ____________ {'Car' } Rectangle {1×3 double} {'Vehicle'} {0×0 char} {1×1 struct} {'Truck'} Rectangle {1×3 double} {'Vehicle'} {0×0 char} {0×0 double} {'Sunny'} Scene {1×3 double} {'Weather'} {0×0 char} {0×0 double}

LabelDefinitions内のHierarchy列は、親 ROI ラベルのサブラベルと属性定義に関する情報を格納します。

Carラベルのサブラベルと属性情報を表示します。

gTruth.LabelDefinitions.Hierarchy{1}

ans = struct with fields: numDoors: [1×1 struct] color: [1×1 struct] inMotion: [1×1 struct] carType: [1×1 struct] headlight: [1×1 struct] Type: Rectangle Description: ''

headlightサブラベルに関する情報を表示します。

gTruth.LabelDefinitions.Hierarchy{1}.headlight

ans = struct with fields: Type: Rectangle Description: '' Color: [0.5862 0.8276 0.3103] isOn: [1×1 struct]

carType属性に関する情報を表示します。

gTruth.LabelDefinitions.Hierarchy{1}.carType

ans = struct with fields: ListItems: {3×1 cell} Description: ''