ラベラーアプリにおけるエクスポートしたピクセルラベルの保存方法

イメージラベラー、ビデオラベラー、またはグラウンドトゥルースラベラー (Automated Driving Toolbox) (Automated Driving Toolbox™ が必要) アプリでピクセルラベルを作成してエクスポートすると、2 セットのデータが保存されます。

PixelLabelData という名前のフォルダー。このフォルダーには、ピクセルラベル情報の PNG ファイルが含まれます。これらのラベルは、インデックス値として符号化されています。
ピクセルラベルデータとその他のラベルデータを含む MAT ファイル。このデータは groundTruth オブジェクトに保存されるか、またはグラウンドトゥルースラベラー アプリを使用している場合は groundTruthMultisignal (Automated Driving Toolbox) オブジェクトに保存されます。ピクセルラベルデータの場合、このオブジェクトは、イメージ/ビデオフレームと PNG ファイルとの間の対応関係も保存しています。

PixelLabelData フォルダーに含まれる PNG ファイルは、categorical 行列として保存されています。この categorical 行列には、各カテゴリに割り当てられた値が含まれています。categorical はデータ型です。categorical 行列は、非数値データを効率的に保存して操作するのに適しています。また、意味のわかりやすい名前を値に維持することもできます。これらの行列は、セマンティックセグメンテーショングラウンドトゥルースの自然な表現であり、各ピクセルは事前定義されたラベルのカテゴリの 1 つです。

ピクセルラベルデータフォルダーの場所

グラウンドトゥルースオブジェクトは、ピクセルラベルデータフォルダーのフォルダーパスと名前を格納します。groundTruth オブジェクトの LabelData プロパティ、または groundTruthMultisignal オブジェクトの ROILabelData プロパティには、'PixelLabelData' 列の情報が含まれます。ピクセルデータファイルの場所を変更する場合は、グラウンドトゥルースオブジェクトに含まれる関連情報も更新しなければなりません。情報の更新には、関数 changeFilePaths を使用できます。

エクスポートしたピクセルラベルデータの表示

ラベラーアプリは、各カテゴリを表す uint8 値と共に、セマンティックセグメンテーショングラウンドトゥルースを可逆圧縮の PNG ファイルとして保存します。アプリでは、関数 categorical を使用して、uint8 値をカテゴリに関連付けます。ピクセルデータを表示するには、イメージにカテゴリを重ね合わせるか、ラベル付けされたイメージからデータストアを作成します。

イメージにカテゴリを重ね合わせて、エクスポートしたピクセルラベルデータを表示する

関数 imread を、関数 categorical および labeloverlay と共に使用します。categorical 行列からピクセルデータを直接表示することはできません。エクスポートしたピクセルラベルデータの表示を参照してください。

ラベル付けされたイメージのデータストアからエクスポートしたピクセルラベルデータの表示

関数 pixelLabelDatastore を使用して、ラベル付けされた一連のイメージからデータストアを作成します。関数 read を使用して、ピクセルラベルデータを読み取ります。ピクセルラベルデータの読み取りと表示を参照してください。

例

エクスポートしたピクセルラベルデータの表示

ライブスクリプトを開く

イメージと、ラベラーアプリからエクスポートした対応するピクセルラベルデータを読み取ります。

visiondatadir = fullfile(toolboxdir('vision'),'visiondata');
 
buildingImage = imread(fullfile(visiondatadir,'building','building1.JPG'));
buildingLabels = imread(fullfile(visiondatadir,'buildingPixelLabels','Label_1.png'));

buildingLabels で、各ピクセル値のカテゴリを定義します。

labelIDs = [1,2,3,4];
labelcats = ["sky" "grass" "building" "sidewalk"];

イメージと定義を使用して categorical 行列を作成します。

buildingLabelCats = categorical(buildingLabels,labelIDs,labelcats);

イメージにカテゴリを重ねて表示します。

figure
imshow(labeloverlay(buildingImage,buildingLabelCats))

Figure contains an axes object. The axes object contains an object of type image.

ピクセルラベルデータの読み取りと表示

ライブスクリプトを開く

ピクセルラベルデータをイメージに重ね合わせます。

イメージとピクセルラベルデータの場所を設定します。

dataDir = fullfile(toolboxdir('vision'),'visiondata');
imDir = fullfile(dataDir,'building');
pxDir = fullfile(dataDir,'buildingPixelLabels');

イメージデータストアを作成します。

imds = imageDatastore(imDir);

ピクセルラベルデータストアを作成します。

classNames = ["sky" "grass" "building" "sidewalk"];
pixelLabelID = [1 2 3 4];
pxds = pixelLabelDatastore(pxDir,classNames,pixelLabelID);

イメージとピクセルラベルデータを読み取ります。read(pxds) は、categorical 行列 C を返します。この行列の要素 C(i,j) は、位置 l(i,j) のピクセルに割り当てられたカテゴリカルラベルです。

I = read(imds);
C = read(pxds);

C のラベルカテゴリを表示します。

categories(C{1})

ans = 4x1 cell
    {'sky'     }
    {'grass'   }
    {'building'}
    {'sidewalk'}

ピクセルラベルデータをイメージに重ね合わせて表示します。

B = labeloverlay(I,C{1});
figure
imshow(B)

Figure contains an axes object. The axes object contains an object of type image.

参考