vision.labeler.loading.SignalType

Перечисления типа сигнала для маркировки

расширьте все на странице

Описание

vision.labeler.loading.SignalType перечисления позволяют вам задать типы сигналов, используемых в приложении Ground Truth Labeler. При выборе сигналов из groundTruthMultisignal объект при помощи selectLabelsBySignalType функция, используйте эти перечисления, чтобы выбрать метки определенного типа сигнала.

Создание

Синтаксис

vision.labeler.loading.SignalType.Image
vision.labeler.loading.SignalType.PointCloud
vision.labeler.loading.SignalType.Time

Описание

vision.labeler.loading.SignalType.Image создает перечисление типа сигнала Image. Используйте это перечисление, чтобы задать сигналы изображений, полученные из источников, таких как видео или последовательности изображений.

пример

vision.labeler.loading.SignalType.PointCloud создает перечисление типа сигнала PointCloud. Используйте это перечисление, чтобы задать сигналы облака точек лидара, полученные из источников, таких как Velodyne® пакетное получение (PCAP) файлы.

vision.labeler.loading.SignalType.Time создает перечисление типа сигнала Time. Метками сцены является Time сигналы и имеют тип duration. Вы не можете загрузить Time сигналы в приложение Ground Truth Labeler.

Примеры

свернуть все

Открыть скрипт

Выберите метки основной истины из groundTruthMultisignal объект путем определения типа сигнала.

Загрузите groundTruthMultisignal объект, содержащий ROI и сцену, помечает данные для видео и соответствующей последовательности облака точек лидара. Функция помощника, используемая, чтобы загрузить этот объект, присоединена к примеру как к вспомогательному файлу.

gTruth = helperLoadGTruthVideoLidar;

Смотрите определения метки. Объект содержит определения для изображения, облака точек и сигналов времени.

gTruth.LabelDefinitions

ans =

  5x7 table

      Name       SignalType    LabelType       Group        Description           LabelColor            Hierarchy  
    _________    __________    _________    ____________    ___________    ________________________    ____________

    {'car'  }    Image         Rectangle    {'Vehicles'}    {0x0 char}     {[0.5862 0.8276 0.3103]}    {1x1 struct}
    {'car'  }    PointCloud    Cuboid       {'Vehicles'}    {0x0 char}     {[0.5862 0.8276 0.3103]}    {1x1 struct}
    {'truck'}    Image         Rectangle    {'Vehicles'}    {0x0 char}     {[     0.5172 0.5172 1]}    {0x0 double}
    {'truck'}    PointCloud    Cuboid       {'Vehicles'}    {0x0 char}     {[     0.5172 0.5172 1]}    {0x0 double}
    {'sunny'}    Time          Scene        {'None'    }    {0x0 char}     {[     0 0.7241 0.6552]}    {0x0 double}

Смотрите метки ROI. Объект содержит метки для последовательности облака точек лидара и видео.

gTruth.ROILabelData

ans = 

  ROILabelData with properties:

    video_01_city_c2s_fcw_10s: [204x2 timetable]
                lidarSequence: [34x2 timetable]

Создайте новый groundTruthMultisignal объект, который содержит метки только для сигналов облака точек.

signalTypes = vision.labeler.loading.SignalType.PointCloud;
gtLabel = selectLabelsBySignalType(gTruth,signalTypes);

Для исходных и новых объектов смотрите первые пять строк данных о метке для последовательности облака точек лидара. Поскольку сигналы лидара имеют тип PointCloud, новый объект содержит те же данные о метке для последовательности лидара как исходный объект.

lidarLabels = gTruth.ROILabelData.lidarSequence;
lidarLabelsSelection = gtLabel.ROILabelData.lidarSequence;

numrows = 5;
head(lidarLabels,numrows)
head(lidarLabelsSelection,numrows)

ans =

  5x2 timetable

       Time            car            truck    
    ___________    ____________    ____________

    0 sec          {1x1 struct}    {1x0 struct}
    0.29926 sec    {1x1 struct}    {1x0 struct}
    0.59997 sec    {1x1 struct}    {1x0 struct}
    0.8485 sec     {1x1 struct}    {1x0 struct}
    1.1484 sec     {1x1 struct}    {1x0 struct}


ans =

  5x2 timetable

       Time            car            truck    
    ___________    ____________    ____________

    0 sec          {1x1 struct}    {1x0 struct}
    0.29926 sec    {1x1 struct}    {1x0 struct}
    0.59997 sec    {1x1 struct}    {1x0 struct}
    0.8485 sec     {1x1 struct}    {1x0 struct}
    1.1484 sec     {1x1 struct}    {1x0 struct}

Для исходных и новых объектов смотрите первые пять строк данных о метке для видео. Поскольку видеосигналы имеют тип Image, новый объект не содержит данных о метке для видео.

videoLabels = gTruth.ROILabelData.video_01_city_c2s_fcw_10s;
videoLabelsSelection = gtLabel.ROILabelData.video_01_city_c2s_fcw_10s;

head(videoLabels,numrows)
head(videoLabelsSelection,numrows)

ans =

  5x2 timetable

      Time          car            truck    
    ________    ____________    ____________

    0 sec       {1x3 struct}    {1x0 struct}
    0.05 sec    {1x3 struct}    {1x0 struct}
    0.1 sec     {1x3 struct}    {1x0 struct}
    0.15 sec    {1x3 struct}    {1x0 struct}
    0.2 sec     {1x3 struct}    {1x0 struct}


ans =

  5x0 empty timetable

Смотрите также

Приложения

Объекты

Функции

Темы

Введенный в R2020a

Документация Automated Driving Toolbox

Поддержка

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте