Exponenta Banner
exponenta event banner

pixelLabelTrainingData

Создайте данные тренировки для семантической сегментации от наземной истины

свернуть все на странице

Синтаксис

[imds,pxds] = pixelLabelTrainingData(gTruth)
[imds,pxds] = pixelLabelTrainingData(gTruth,Name,Value)

Описание

пример

[imds,pxds] = pixelLabelTrainingData(gTruth) создает datastore изображений imds и пиксельный datastore метки pxds от заданной наземной истины. Используйте эти хранилища данных с функцией trainNetwork, чтобы обучить сети сегментации глубокого обучения, или с функцией evaluateSemanticSegmentation, чтобы оценить результат глубокого обучения или классических методов сегментации.

Эта функция поддерживает параллельные вычисления с помощью нескольких рабочих MATLAB®. Включите параллельные вычисления с помощью диалогового окна Computer Vision Toolbox Preferences.

[imds,pxds] = pixelLabelTrainingData(gTruth,Name,Value) возвращает изображение и пиксельные хранилища данных метки с дополнительными опциями, заданными одним или несколькими аргументами пары "имя-значение".

  • Если объекты groundTruth в gTruth были созданы с помощью видеофайла или пользовательского источника данных, то можно задать любую комбинацию аргументов пары "имя-значение".

  • Если объекты groundTruth были созданы из набора изображений или источника данных последовательности изображений, то можно задать только аргумент пары "имя-значение" SamplingFactor

Примеры

свернуть все

Скрипт Open Live Script

Загрузите объект groundTruth под названием gTruth. Наземная истина содержит пиксельные метки для треугольников и фона, аннотируемого на видео 100 кадрами.

visiondataPath = fullfile(matlabroot,'toolbox','vision','visiondata');
addpath(fullfile(visiondataPath,'triangleImages'));
addpath(fullfile(visiondataPath, 'triangleImages', 'testLabels')); 
load(fullfile(visiondataPath,'triangleImages','triangleGroundTruth.mat'));

Создайте временную папку.

tempf = 'C:\temp\';
mkdir(tempf)
Warning: Directory already exists.

Создайте imageDatastore и pixelLabelDatastore из видеофайла и соответствующих пиксельных меток. Запишите каждое пятое изображение во временную папку.

[imds,pxdsTruth] = pixelLabelTrainingData(gTruth,...
    'SamplingFactor',5,'WriteLocation',tempf);
Write images extracted for training to folder: 
    C:\temp\

Writing 20 images extracted from triangleVideo.avi...Completed.

Подтвердите, что временная папка содержит каждое пятое изображение.

imds.Files
ans = 20×1 cell array
    {'C:\temp\triangleVideo01.png'}
    {'C:\temp\triangleVideo06.png'}
    {'C:\temp\triangleVideo11.png'}
    {'C:\temp\triangleVideo16.png'}
    {'C:\temp\triangleVideo21.png'}
    {'C:\temp\triangleVideo26.png'}
    {'C:\temp\triangleVideo31.png'}
    {'C:\temp\triangleVideo36.png'}
    {'C:\temp\triangleVideo41.png'}
    {'C:\temp\triangleVideo46.png'}
    {'C:\temp\triangleVideo51.png'}
    {'C:\temp\triangleVideo56.png'}
    {'C:\temp\triangleVideo61.png'}
    {'C:\temp\triangleVideo66.png'}
    {'C:\temp\triangleVideo71.png'}
    {'C:\temp\triangleVideo76.png'}
    {'C:\temp\triangleVideo81.png'}
    {'C:\temp\triangleVideo86.png'}
    {'C:\temp\triangleVideo91.png'}
    {'C:\temp\triangleVideo96.png'}

Удалите видео и изображения от пути.

rmpath(fullfile(visiondataPath,'triangleImages','testImages'));
Warning: "D:\jobarchive\Bvision\2018_11_29_h16m30s59_job1011195_pass\matlab\toolbox\vision\visiondata\triangleImages\testImages" not found in path.

delete([tempf,'triangleVideo*.png'])

Входные параметры

свернуть все

Оснуйте данные об истине, заданные как скалярный объект groundTruth или массив объектов groundTruth. Когда gTruth является массивом объектов groundTruth, свойство LabelDefinitions каждого объекта должно содержать те же пиксельные имена метки.

Если вы будете использовать пользовательские источники данных в gTruth с включенными параллельными вычислениями, то функция читателя, как ожидают, будет работать с пулом работников MATLAB, чтобы считать изображения из источника данных параллельно.

Аргументы в виде пар имя-значение

Укажите необязательные аргументы в виде пар ""имя, значение"", разделенных запятыми. Имя (Name) — это имя аргумента, а значение (Value) — соответствующее значение. Name должен появиться в кавычках. Вы можете задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке, например: Name1, Value1, ..., NameN, ValueN.

Пример: 'SamplingFactor', 5

Фактор, в котором можно подвыбрать изображения в наземном источнике данных истины, заданном как пара, разделенная запятой, состоящая из 'SamplingFactor' и целого числа или вектора целых чисел. Для фактора выборки N возвращенный datastore изображений imds включает каждый N th изображение в наземном источнике данных истины. Основывайтесь изображения истины с пустыми пиксельными метками проигнорированы.

SamplingFactorВыборка прикладного фактора
Целое числоВсе наземные источники данных истины в gTruth выбираются с тем же фактором выборки, N.
Вектор целых чиселk th наземный источник данных истины в gTruth выбирается с фактором выборки N (k).

Имя папки, в которое записаны извлеченные изображения, задало как пара, разделенная запятой, состоящая из 'WriteLocation' и скаляра строки или вектора символов. Заданная папка должна существовать и иметь полномочия записи. Этот аргумент применяется только для объектов groundTruth, созданных с помощью видеофайла или пользовательского источника данных.

Формат файла изображения, заданный как пара, разделенная запятой, состоящая из 'ImageFormat' и скаляра строки или вектора символов. Форматы файлов должны поддерживаться imwrite. Этот аргумент применяется только для объектов groundTruth, созданных с помощью видеофайла или пользовательского источника данных.

Префикс применился к именам файлов выходных изображений, заданных как пара, разделенная запятой, состоящая из 'NamePrefix' и скаляра строки или вектора символов. Файлы изображений называют как:

<name_prefix><image_number>.<image_format>

Значение по умолчанию NamePrefix является именем видеофайла или источника данных, содержащего изображения. Этот аргумент применяется только для объектов groundTruth, созданных с помощью видеофайла или пользовательского источника данных.

Отобразите учебные достижения по командной строке MATLAB, заданной как пара, разделенная запятой, состоящая из 'Verbose' и true или false. Этот аргумент применяется только для объектов groundTruth, созданных с помощью видеофайла или пользовательского источника данных.

Выходные аргументы

свернуть все

Набор изображений извлечен от наземной истины, gTruth, возвращенного как объект ImageDatastore. Каждое изображение в imds имеет аннотации по крайней мере с одним классом пиксельных меток. imds игнорирует изображения это без аннотаций.

Набор маркированных пикселем изображений извлечен от наземной истины, gTruth, возвращенного как объект PixelLabelDatastore. Объект содержит категориальную матрицу пиксельных меток для каждого изображения, содержавшегося в datastore изображений, imds. Проигнорированы метки, которые не соответствуют пиксельным меткам.

Смотрите также

Приложения

Функции

Объекты

Введенный в R2018a

Документация Computer Vision Toolbox
Поддержка