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計算機視覺的圖像标注種類繁多，應用也不盡相同。

想知道各種标注技術的效果嗎？一起來看看它們在計算機視覺方面的應用和獨特的案例吧！

圖像标注類型

在深入學習計算機視覺的圖像标注用例前，首先要了解各類圖像标注的方法。一起來剖析一下最常見的圖像标注技術吧。

1. 邊界框（Bounding Boxes）

邊界框用途廣泛且簡單明了，是計算機視覺中最常用的圖像标注類型之一。邊界框圈出目标，并協助計算機視覺網絡找出感興趣的目标。它很好創建，隻需要指定盒的左上角和右下角的X和Y坐标。

邊界框幾乎可以應用于任何目标，而且能大幅提升目标檢測系統的準确度。

2. 多邊形分割（Polygonal Segmentation）

多邊形分割是另一種圖像标注技術，也是邊界框背後理論的擴展。它幫助計算機視覺系統尋找目标，而複雜的多邊形比單純的框更能精确地檢測出目标的位置和邊界。

和邊界框相比，多邊形分割可以切掉目标邊緣的噪聲/無用像素，避免迷惑分類器。

3. 線标注（Line Annotation）

線标注創建直線和曲線，主要用于描繪圖像的各個部分。當需要标注并劃分界限的部分太小或者太薄，邊界框等方法無法描繪時，便可使用線标注。

直線和曲線很容易用來标注，常用于訓練倉庫機器人識别傳送帶上各部件的差異，或訓練自動駕駛車輛識别車道。

4. 特征點标注（Landmark Annotation）

計算機視覺系統的第四種圖像标注是特征點标注。因為它在圖片上創建點，所以有時也被稱為點标注。僅僅幾個小點就能為圖片中細小紛繁的目标歸類。但特征點标注常常使用許多點來描繪目标的輪廓或框架。

特征點大小多樣，大些的點有時會用來在區域中區分出重要/标志區域。

5. 三維長方體（3D Cuboids）

三維長方體是一種非常強大的圖像标注，和邊界框很像，都能幫助分類器找到目标。然而，三維長方體有長寬高三維成像。

錨點一般位于目标邊緣，各點之間用線填充。目标以三維效果呈現，讓計算機視覺系統在三維空間中學會區分體積和位置等特征。

6. 語義分割（Semantic Segmentation）

語義分割是一種将圖像分割成不同區域的圖像标注方法，它能将圖像中的每個像素歸類。

圖片中語義/定義不同的區域彼此分割。比如，圖片中一部分可能是“天空”，而另一部分可能是“草地”。語義分割的關鍵是，各區域由語義信息所定義，而圖片分類器則為屬于該區域的每個像素歸類。

圖像标注類型用例

1. 邊界框标注

邊界框在計算機視覺圖像标注中用于幫助網絡定位目标，協助創建定位并分類目标的模型。常見用途包括檢查目标彼此沖突時的情況。

邊界框和目标檢測顯然應用于自動駕駛系統中，定位道路中的車輛。另外還能用在建築工地上為目标歸類，分析工地安全，讓機器識别出不同環境中的目标。

邊界框用例：

利用無人機拍攝鏡頭監控建築對象，由地基鋪設起一直監控到建築完工準備入住。

識别雜貨店的食品及其他物品，自動監測結賬流程。

檢測車輛外部受損情況，以便在保險索賠時進行詳細分析。

2. 多邊形分割

多邊形分割用衆多複雜多邊形标注目标，能夠捕捉不規則形狀的目标。在需要保證精确度時，多邊形分割比包圍盒更有效。因為多邊形能勾勒物品輪廓，消除邊界框中的噪聲，提升模型的精确度。

多邊形分割在自動駕駛中非常有用，能夠突出标志和路标等不規則物體，還能比包圍盒更精确地定位車輛。它還能用來精确标注衆多不規則目标，如衛星和無人機所檢測的對象。如需精确探測水生物，多邊形分割也比邊界框更好。

計算機視覺中的多邊形分割經典用例：

标注城市景觀中的不規則物體，如車輛、樹木和水池。

多邊形分割還能使目标檢測更加簡單。比如多邊形标注工具Polygon-RNN和傳統的不規則形狀标注方法語義分割相比，在速度和精度上都有顯著提高。

3. 線标注

線标注本身關注圖像中的線條，所以最好用在外觀重要特征為線型的目标中。

線标注常在自動駕駛中用來描繪車道。同樣，線标注還能指導工業機器人放置對象，将目标區域指定為兩線之間。邊界框理論上講也能用于這些目的，但線标注更加清晰，更能避免使用邊界框時産生的噪聲。

計算機視覺中的線标注經典用例，如自動檢測每行作物，甚至還能跟蹤昆蟲的腿部位置。

4. 特征點标注

特征點/點标注用點表示目标，所以最主要的用法是檢測并量化小型目标。比如，城市鳥瞰圖需要用特征點檢測來找到車輛、房屋、樹木、水池等感興趣的目标。

也就是說，特征點标注也有其他用法。将重點特征點結合起來便能創建目标輪廓，就像是連點拼圖的遊戲。這些點形成的輪廓能用來識别面部特征，或者分析人的動作或姿勢。

計算機視覺的特征點标注常見用例：

面部識别，追蹤多個特征點能輕松識别出面部表情和其他面部特征。

特征點标注還能用在生物學領域進行幾何形态測量。

5. 三維長方體

當計算機視覺系統不止需要識别目标，還需要預測目标的大體形狀和體積時，便需要三維長方體标注。該方法常用來為計算機視覺系統開發能夠運動的自動系統，從而預測目标在其周圍環境中的狀況。

三維長方體标注在計算機視覺中的用例有，開發自動駕駛車輛和移動機器人的計算機視覺系統。

6. 語義分割

其實，語義分割大體上也是一種分類形式，隻不過它是對區域中的每個像素進行分類，而不是對目标進行分類。想通了這點，語義分割就能輕松用于任何需要分類/識别的大型分散區域。

語義分割可用于自動駕駛中，車輛的人工智能須分辨出道路、草地和人行道的各個區域。

除了自動駕駛，計算機視覺的語義分割還能用于：

分析農田，檢測雜草和特定的作物類型。

在診斷中識别醫學圖像，檢測細胞，分析血流。

檢測森林和雨林的毀壞和生态系統破壞，促進生态保護。

結語

隻要選擇正确的方法，計算機視覺便能實現所有的目标。在了解圖像标注的衆多種類和用例後，最好進行試驗，付諸實踐，從而掌握實際應用中的最佳方法。

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