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イメージ ラベラー

コンピューター ビジョン アプリケーションに使用するイメージのラベル付け

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説明

イメージ ラベラー アプリを使って、イメージ コレクションのグラウンド トゥルース データにラベルを付けることができます。このアプリを使用して以下ができます。

  • 四角形の関心領域 (ROI) ラベル、ポリライン ROI ラベル、ピクセル ROI ラベル、多角形 ROI ラベル、およびシーン ラベルを定義します。これらのラベルを使って、グラウンド トゥルース データに対話形式でラベルを付けます。

  • 組み込みの検出または追跡アルゴリズムを使用して、グラウンド トゥルース データにラベル付けします。

  • 独自のカスタム オートメーション アルゴリズムを記述、インポート、および使用して、グラウンド トゥルースに自動的にラベル付けします。ラベル付け用オートメーション アルゴリズムの作成を参照してください。

  • 視覚的な概要を使用してラベル オートメーション アルゴリズムのパフォーマンスを評価します。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。

  • ラベル付きのグラウンド トゥルースを groundTruth オブジェクトとしてエクスポートします。このオブジェクトは、システムの検証や、オブジェクト検出器やセマンティック セグメンテーション ネットワークの学習に使用できます。オブジェクト検出およびセマンティック セグメンテーション用の学習データを参照してください。

イメージ ラベラー アプリは、関数 imread でサポートされるすべてのイメージ ファイル形式をサポートしています。また、Digital Imaging and Communications in Medicine (DICOM) 形式もサポートしています。追加のファイル形式を読み取るために、imageDatastore を作成して ReadFcn プロパティを使用できます。

"イメージ ラベラー" アプリには、イメージのサイズが 8,000 ピクセルを超える場合、またはイメージが多重解像度である場合、イメージを読み込むときに、イメージをブロック化されたイメージに変換するオプションがあります。"ブロック化されたイメージ" は、メモリに収まる小さなブロックに分割された 1 つの大きなイメージで構成されます。イメージ ラベラーでは、大きなイメージをブロックに変換した後、他のイメージと同じようにアプリで処理できます。ブロック化されたイメージを使用することで、他の方法では処理できないイメージをアプリで処理できるようになりますが、いくつかの制限があります。詳細については、Label Large Images in the Image Labelerを参照してください。

このアプリの詳細については、イメージ ラベラー入門を参照してください。

Image Labeler app

イメージ ラベラー アプリを開く

  • MATLAB® ツールストリップ: [アプリ] タブで、[イメージ処理とコンピューター ビジョン] の下にあるアプリ アイコンをクリックします。

  • MATLAB コマンド プロンプト: imageLabeler と入力します。

プログラムでの使用

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imageLabeler でアプリの新しいセッションが開き、イメージのグラウンド トゥルース データをラベル付けできます。

imageLabeler(imageFolder) でアプリが開き、imageFolder という名前のフォルダーからすべてのイメージが読み込まれます。

フォルダーの中のイメージは、順序やサイズがばらばらになっている場合があります。ビデオまたはビデオに似た一連の順番付きイメージにラベルを付けるには、代わりにビデオ ラベラー アプリを使います。

imageLabeler(imageDatastore) でアプリが開き、imageDatastore オブジェクトからすべてのイメージを読み取ります。imageDatastore オブジェクトの ReadFcn プロパティでは、データの読み取り方法を指定します。

たとえば、アプリを開いて一時停止標識イメージ コレクションを読み込む方法は以下です。

   stopSignsFolder = fullfile(toolboxdir('vision'),'visiondata','stopSignImages');
   imds = imageDatastore(stopSignsFolder)
   imageLabeler(imds)

imageLabeler(sessionFile) でアプリが開き、保存されたイメージ ラベラー セッション sessionFile が読み込まれます。sessionFile 入力には、パスとファイル名が含まれます。sessionFile がポイントする MAT ファイルには保存されたセッションが含まれます。

imageLabeler(gTruth) は、アプリを開き、groundTruth オブジェクトを読み込みます。グラウンド トゥルース オブジェクトのデータ ソースは、イメージ コレクションまたは imageDatastore でなければなりません。

詳細

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アルゴリズム

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ラベル オートメーション アルゴリズムを使用して、アプリ内でのラベル付けを高速化できます。アプリ内で使用する独自のラベル オートメーション アルゴリズムを作成するには、ラベル付け用オートメーション アルゴリズムの作成を参照してください。次の手順に従って、組み込みアルゴリズムのいずれかを使用することもできます。

  1. ラベルを付けるデータをインポートし、少なくとも 1 つのラベル定義を作成します。

  2. アプリのツールストリップで [アルゴリズムの選択] をクリックし、組み込みのオートメーション アルゴリズムのいずれかを選択します。

  3. [自動化] をクリックしてから、自動化ウィンドウの右側のペインにある自動化の手順に従います。

バージョン履歴

R2018a で導入

参考

アプリ

関数

オブジェクト

トピック