Как магазин приложений этикетировочной машины экспортируемые пиксельные метки

Когда вы создаете и экспортируете пиксельные метки от Image Labeler, Video Labeler или Ground Truth Labeler (Automated Driving Toolbox) (требует Automated Driving Toolbox™), приложение, два набора данных сохранены.

Папка под названием PixelLabelData, который содержит файлы PNG пиксельной информации о метке. Эти метки закодированы как индексированные значения.
MAT-файл, содержащий данные о пиксельных метках, наряду с любыми другими данными о метке. Эти данные хранятся в groundTruth объект, или, если вы используете приложение Ground Truth Labeler, groundTruthMultisignal Объект (Automated Driving Toolbox). Для данных о пиксельных метках объект также хранит соответствия между фреймами изображения или видеокадрами и файлами PNG.

Файлы PNG в PixelLabelData папка хранится как категориальная матрица. categorical матрицы содержат значения, присвоенные категориям. Категориальный тип данных. Категориальная матрица обеспечивает эффективное устройство хранения данных и удобную манипуляцию нечисловых данных, также обеспечивая понятные имена для значений. Эти матрицы являются естественными представлениями для основной истины семантической сегментации, где каждый пиксель является одной из предопределенной категории меток.

Местоположение папки данных о пиксельных метках

Объектно-ориентированная память основной истины путь к папке и имя для папки данных о пиксельных метках. LabelData свойство groundTruth объект или ROILabelData свойство groundTruthMultisignal объект содержит информацию в 'PixelLabelData' столбец. Если вы изменяете местоположение файла пиксельных данных, необходимо также обновить сопутствующую информацию в объекте основной истины. Можно использовать changeFilePaths функционируйте, чтобы обновить информацию.

Просмотрите экспортируемые данные о пиксельных метках

Магазин приложений этикетировочной машины основная истина семантической сегментации как файлы PNG без потерь, с uint8 значение, представляющее каждую категорию. Приложение использует categorical функционируйте, чтобы сопоставить uint8 значения к категории. Чтобы просмотреть ваши пиксельные данные, можно или наложить категории на изображениях или создать datastore из помеченных изображений.

Просмотр экспортированных данных меток пикселей путем наложения категорий на изображения

Используйте imread функция с categorical и labeloverlay функции. Вы не можете просмотреть пиксельные данные непосредственно из категориальной матрицы. Вид на море Экспортируемые Данные о пиксельных метках.

Просмотрите экспортируемые данные о пиксельных метках от Datastore помеченных изображений

Используйте pixelLabelDatastore функция, чтобы создать datastore из набора помеченных изображений. Используйте read функционируйте, чтобы считать данные о пиксельных метках. Смотрите Пиксельные Данные о Метке Чтения и Отображения.

Примеры

Просмотрите экспортируемые данные о пиксельных метках

Скрипт Open Live Script

Считайте изображение и соответствующие данные о пиксельных метках, который экспортировался из приложения этикетировочной машины.

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

Задайте категории для каждого пиксельного значения в buildingLabels.

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

Создайте категориальную матрицу с помощью изображения и определений.

buildingLabelCats = categorical(buildingLabels,labelIDs,labelcats);

Отобразите категории, наложенные на изображении.

figure
imshow(labeloverlay(buildingImage,buildingLabelCats))

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

Считайте и отобразите данные о пиксельных метках

Скрипт Open Live Script

Наложите данные о пиксельных метках на изображении.

Установите местоположение изображения и данных о пиксельных метках.

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

Создайте datastore изображений.

imds = imageDatastore(imDir);

Создайте пиксельный datastore метки.

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

Считайте изображение и данные о пиксельных метках. read(pxds) возвращает категориальную матрицу, C. Элементом C (i, j) в матрице является категориальная метка, присвоенная пикселю в местоположении l (i, j).

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

Отобразите категории меток в C.

categories(C{1})

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

Наложите и отобразите данные о пиксельных метках на изображение.

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

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

Смотрите также

Документация