Werkzeug zum Beschriften von Bildern zur Klassifizierung

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Kann jemand ein Tool empfehlen, mit dem mehrere hundert Bilder schnell als Eingabe für die Klassifizierung gekennzeichnet werden können? Ich habe ~ 500 Mikroskopbilder von Zellen. Ich möchte Kategorien wie "gesund", "tot", "krank" manuell für einen Trainingssatz zuweisen und diese in einer CSV-Datei speichern.

Im Grunde das gleiche wie in dieser Frage beschrieben, außer dass ich keine proprietären Bilder habe. Vielleicht eröffnet das zusätzliche Möglichkeiten?

jlarsch
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Müssen Sie das mehrmals tun? In diesem Fall lohnt es sich möglicherweise, ein Tool zu erstellen. Siehe dies: datascience.stackexchange.com/questions/13335/…
Hobbes
Könnte dieser Weg bei Bedarf gehen, aber es schien etwas zu sein, das viele Leute benutzen könnten und für das es bereits eine Lösung gibt?
Jlarsch
Es klingt so, als wären Pilab-Annotator oder Pylabelme nützlich, aber sie könnten übertrieben sein. stackoverflow.com/questions/10609455/…
Hobbes
Diese scheinen darauf ausgerichtet zu sein, Merkmale in Bildern zu kommentieren. Vielleicht könnte ich sie auf einfachste Weise verwenden, um dem gesamten Bild nur ein Etikett zuzuweisen
jlarsch
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Es gibt einige Tools für
Bildanmerkungen. Das

Antworten:

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Ich habe gerade einen sehr einfachen Helfer in Python gehackt. Es erfordert, dass alle Bilder in einer Pyton-Liste gespeichert sind allImages.

import matplotlib.pyplot as plt
category=[]
plt.ion()

for i,image in enumerate(allImages):
    plt.imshow(image)
    plt.pause(0.05)
    category.append(raw_input('category: '))
jlarsch
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Wenn dies Ihr Problem gelöst hat, sollten Sie Ihre eigene Antwort akzeptieren, damit sie nicht als "unbeantwortete Frage" auf dieser Website
angezeigt wird
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Versuchen Sie es mit Bedacht .

Für Ihre Aufgabe können Sie Klassen erstellen: "gesund", "tot", "krank" und diese mit dem Rechteck-Werkzeug verknüpfen. Dann setzen Sie einfach ein Kästchen um jede Zelle mit der entsprechenden Klasse. Unten ist ein Beispiel:

  1. Definitionen von Klassen Geben Sie hier die Bildbeschreibung ein
  2. Kennzeichnung Geben Sie hier die Bildbeschreibung ein

Wenn sich Ihre Kategorien nicht gegenseitig ausschließen, können Sie eine Zellenklasse erstellen (und sie mit einem Rechteck verknüpfen) und dann mehrere Tags erstellen - eines für jede Ihrer Kategorien. Unten ist ein Beispiel:

  1. Definitionen von Klassen und Tags Geben Sie hier die Bildbeschreibung ein
  2. Kennzeichnung Geben Sie hier die Bildbeschreibung ein
Yuri
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Ich habe einen Code erstellt, der genau das tut, was Sie brauchen. Er ist auf GitHub als image-sorter2 verfügbar . Anstatt Bilder zu "beschriften", werden die Bilder in einem neuen Ordner abgelegt, aber das Erstellen der CSV, über die Sie sprechen, ist eine einfache Erweiterung. Im Vergleich zu den anderen hier vorgeschlagenen Skripten ist image-sorter2 zu 100% kostenlos und Sie müssen keine Zeit mit dem Zeichnen von Begrenzungsrahmen verbringen. Das Skript öffnet einfach eine GUI für Sie, Sie klicken auf eine von mehreren Schaltflächen und entsprechend auf jedes Bild wird in den gewünschten Klassenordner sortiert, zB "Katzen", "Hunde", "Lastwagen"

Geben Sie hier die Bildbeschreibung ein

NeStack
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pidgey - Widget für Jupyter Notebook mit aktivem Lernen

Ich habe gerade dieses Open-Source-Tool gefunden und es sieht fantastisch aus: Geben Sie hier die Bildbeschreibung ein

Es ist ein interaktives Widget für Jupyter Notebook und das Beste daran - gemäß diesem Commit können Sie Ihren eigenen sklearn-ähnlichen Klassifikator hinzufügen und ihn zum Vorhersagen von Klassen verwenden, während Sie Anmerkungen machen! Der Klassifikator lernt weiter, während Sie mit dem Beschriften fortfahren.


tkteach - Superschnelles Python-Tool zur Kategorisierung von Bildern

Außerdem gibt es ein Tool namens tkteach , das großartig ist, da Sie Bilder nur mit Ihrer Tastatur sehr schnell mit Anmerkungen versehen können. Ich habe die Originalversion etwas verbessert. Die Gabel ist hier: https://github.com/Serhiy-Shekhovtsov/tkteach

Geben Sie hier die Bildbeschreibung ein

Serhiy
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Versuchen Sie es mit dem EVA-Annotationstool. Ericsson / Eva , dies hat eine hervorragende Tracking-Funktion. Sie markieren das Objekt in nur 1 Frame und Rest / viele der Frames werden automatisch mit Anmerkungen versehen. Dies hat auch eine Funktion zum Entsperren der Sperre, mit der Sie schneller und mehr Objekte in jedem Frame mit Anmerkungen versehen können. Dies unterstützt Video-Upload- oder Bilddatensätze.

Das Beste, komplett Free / Open Source! Geben Sie hier die Bildbeschreibung ein

Manish S.
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