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영상 레이블 지정기

컴퓨터 비전 응용 분야에서 영상에 레이블 지정

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설명

영상 레이블 지정기 앱을 사용하면 영상 모음에서 ground truth 데이터에 레이블을 지정할 수 있습니다. 이 앱을 사용하여 다음을 수행할 수 있습니다.

  • 축 정렬된 또는 회전된 사각형 관심 영역(ROI) 레이블, 선 ROI 레이블, 픽셀 ROI 레이블, 다각형 ROI 레이블, 점 ROI 레이블, 투영 직육면체 ROI 레이블 및 장면 레이블을 정의합니다. 이러한 레이블을 사용하여 대화형 방식으로 ground truth 데이터에 레이블을 지정할 수 있습니다.

  • 내장된 검출 또는 추적 알고리즘을 사용하여 ground truth 데이터에 레이블을 지정합니다.

  • 사용자 지정 자동화 알고리즘을 작성하고 가져오고 사용하여 ground truth에 자동으로 레이블을 지정합니다. Create Automation Algorithm for Labeling 항목을 참조하십시오.

  • 시각적 요약을 사용하여 레이블 자동화 알고리즘의 성능을 평가합니다. View Summary of Ground Truth Labels 항목을 참조하십시오.

  • 레이블이 지정된 ground truth 데이터를 groundTruth 객체로 내보냅니다. 시스템 검증을 위해서나 객체 검출기 또는 의미론적 분할 신경망을 훈련시키기 위해 이 객체를 사용할 수 있습니다. Training Data for Object Detection and Semantic Segmentation 항목을 참조하십시오.

또한 영상 레이블 지정기 앱에서는 개인 단위나 팀 단위의 레이블 지정 프로젝트를 만들 수 있습니다. 영상 레이블 지정기 앱을 실행하려면 영상 레이블 지정기 앱 열기 항목을 참조하십시오.

Labeler option selection for either new individual project, new team project, or open an existing project.

영상 레이블 지정기 앱을 실행한 후 다음 옵션 중 하나를 선택하여 새 레이블 지정 프로젝트를 만듭니다.

  • 새 개인 프로젝트 — 개인 사용자를 위한 레이블 지정 프로젝트를 만듭니다. 개인 사용자를 위한 레이블 지정 프로젝트를 사용하려면 Get Started with the Image Labeler 항목을 참조하십시오.

  • 새 팀 프로젝트 — 여러 사용자로 구성된 팀을 위한 레이블 지정 프로젝트를 만듭니다. 팀 기반 프로젝트를 시작하려면 Get Started with Team-Based Labeling 항목을 참조하십시오.

영상 레이블 지정기 앱은 imread 함수에서 지원되는 모든 영상 파일 형식을 지원하고, DICOM(Digital Imaging and Communications in Medicine: 의료용 디지털 영상 및 통신) 형식을 추가로 지원하며 여기에는 초음파 비디오와 같은 멀티프레임 데이터를 불러오는 기능까지 포함됩니다. 영상 레이블 지정기 앱에서 지원하는 추가 파일 형식을 읽어 들이려면 imageDatastore를 생성하고 ReadFcn 속성을 사용하면 됩니다. DICOM, NIfTI(Neuroimaging Informatics Technology Initiative) 또는 NRRD(Nearly Raw Raster Data) 파일 형식으로 저장된 2차원 또는 3차원 의료 영상 데이터에 레이블을 지정하려면 Medical Image Labeler (Medical Imaging Toolbox)를 사용하십시오.

영상을 불러오는 동안 영상에 8000픽셀보다 큰 차원이 있거나 다중 해상도 영상인 경우 영상 레이블 지정기 앱에서 영상을 블록 형식 영상으로 변환할 수 있는 옵션을 제공합니다. 블록 형식 영상은 메모리에 담을 수 있는 더 작은 블록들로 분할된 하나의 큰 영상으로 구성됩니다. 영상 레이블 지정기가 큰 영상을 블록 형식 영상으로 변환하면 다른 영상과 마찬가지로 앱에서 이 영상을 처리할 수 있습니다. 블록 형식 영상을 사용하면 앱에서 다른 방법으로는 처리할 수 없는 영상을 처리할 수 있지만 몇 가지 제한이 있습니다. 자세한 내용은 Label Large Images in the Image Labeler 항목을 참조하십시오.

Image Labeler app

영상 레이블 지정기 앱 열기

  • MATLAB® 툴스트립: 앱 탭의 영상 처리 및 컴퓨터 비전에서 앱 아이콘을 클릭합니다.

  • MATLAB 명령 프롬프트: imageLabeler를 입력합니다.

프로그래밍 방식으로 사용

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imageLabeler는 앱의 새 세션을 열며, 이를 통해 영상의 ground truth 데이터에 레이블을 지정할 수 있습니다.

imageLabeler(imageFolder)는 앱을 열고 imageFolder라는 폴더에서 모든 영상을 불러옵니다.

이 폴더에 포함된 영상은 순서가 지정된 상태가 아닐 수 있으며 크기가 다양할 수 있습니다. 비디오 또는 비디오와 유사한 일련의 순서가 지정된 영상에 레이블을 지정하려면 비디오 레이블 지정기 앱을 대신 사용하십시오.

imageLabeler(imageDatastore)는 앱을 열고 imageDatastore 객체에서 모든 영상을 읽어 들입니다. imageDatastore 객체의 ReadFcn 속성은 데이터를 읽어 들이는 방법을 지정합니다.

예를 들어, 정지 표지판 영상 모음과 함께 앱을 열려면 다음과 같이 하십시오.

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

imageLabeler(sessionFile)은 앱을 열고 저장된 영상 레이블 지정기 세션인 sessionFile을 불러옵니다. sessionFile 입력값에는 경로와 파일 이름이 들어 있습니다. sessionFile이 가리키는 MAT 파일에는 저장된 세션이 포함되어 있습니다.

imageLabeler(gTruth)는 앱을 열고 groundTruth 객체를 불러옵니다. ground truth 객체 데이터 소스는 영상 모음이거나 imageDatastore여야 합니다.

세부 정보

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알고리즘

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레이블 자동화 알고리즘을 사용하여 앱에서의 레이블 지정 속도를 높일 수 있습니다. 앱 내에서 사용할 사용자 고유 레이블 자동화 알고리즘을 생성하려면 Create Automation Algorithm for Labeling 항목을 참조하십시오. 또는 다음 단계에 따라 내장 알고리즘 중 하나를 사용할 수도 있습니다.

  1. 레이블을 지정할 데이터를 가져오고 하나 이상의 레이블 정의를 생성합니다.

  2. 앱 툴스트립에서 알고리즘 선택을 클릭하고 내장 자동화 알고리즘 중 하나를 선택합니다.

  3. 자동화를 클릭한 후 자동화 창의 오른쪽 창에 표시되는 자동화 지침을 따릅니다.

버전 내역

R2018a에 개발됨

참고 항목

앱

함수

객체

도움말 항목