Разметка — фундаментальная задача в различных областях, таких как обработка изображений, компьютерное зрение и машинное обучение. MATLAB, мощная среда численных вычислений, предоставляет несколько методов маркировки объектов или интересующих областей на изображении. В этой статье блога мы рассмотрим различные методы разметки в MATLAB и приведем примеры кода, иллюстрирующие их использование.

1. Маркировка связанных компонентов.
   Маркировка связанных компонентов — это метод, позволяющий присваивать уникальную метку каждой связанной области в двоичном изображении. Для этой цели MATLAB предоставляет функцию bwlabel. Вот пример:

binaryImage = imread('example_image.png');
labeledImage = bwlabel(binaryImage);

1. Обнаружение и распознавание объектов:
   MATLAB предлагает несколько алгоритмов обнаружения и распознавания объектов, таких как алгоритм Виолы-Джонса и более быстрый алгоритм R-CNN. Эти алгоритмы могут идентифицировать и маркировать объекты на изображении. Вот пример использования алгоритма Виолы-Джонса:

% Load the trained object detector
detector = vision.CascadeObjectDetector;
% Read and preprocess the image
image = imread('example_image.png');
grayImage = rgb2gray(image);
% Detect objects
bboxes = step(detector, grayImage);
% Draw bounding boxes on the image
detectedImage = insertObjectAnnotation(image, 'rectangle', bboxes, 'Object');
% Display the labeled image
imshow(detectedImage);

1. Семантическая сегментация.
   Семантическая сегментация включает в себя маркировку каждого пикселя изображения соответствующим классом. MATLAB предоставляет предварительно обученные модели для семантической сегментации, такие как DeepLabv3+ и U-Net. Вот пример использования DeepLabv3+:

% Load the pre-trained DeepLabv3+ network
net = deeplabv3plus;
% Read and preprocess the image
image = imread('example_image.png');
inputSize = net.Layers(1).InputSize(1:2);
resizedImage = imresize(image, inputSize);
% Perform semantic segmentation
segmentationResult = semanticseg(resizedImage, net);
% Display the labeled segmentation result
imshow(labeloverlay(resizedImage, segmentationResult));

1. Текстовые метки:
   MATLAB предоставляет функции для добавления текстовых меток к изображениям. Эти метки можно использовать для аннотаций или визуализации данных. Вот пример:

image = imread('example_image.png');
% Add text label
labeledImage = insertText(image, [100 100], 'Label', 'FontSize', 16, 'BoxOpacity', 0.8);
% Display the labeled image
imshow(labeledImage);

В этой статье мы рассмотрели различные методы маркировки объектов в MATLAB. Мы рассмотрели маркировку связанных компонентов, обнаружение и распознавание объектов, семантическую сегментацию и текстовую маркировку. Эти методы необходимы во многих приложениях, включая анализ изображений, компьютерное зрение и машинное обучение. Используя возможности MATLAB, вы можете эффективно маркировать и аннотировать данные для своих проектов.

Применяя соответствующие методы маркировки в MATLAB, вы можете улучшить рабочие процессы обработки изображений и повысить точность моделей машинного обучения. Поэкспериментируйте с этими методами и выберите тот, который лучше всего соответствует вашим конкретным требованиям.