Beim Training von KI-Modellen, insbesondere in Bereichen wie Computer Vision, ist die Vorbereitung von Datensätzen eine der zeitaufwändigsten Aufgaben. Unabhängig davon, ob Sie Modelle für die Bildklassifizierung, die Objekterkennung oder eine andere Aufgabe erstellen, ist das Beschriften von Bildern häufig erforderlich, um sicherzustellen, dass das Modell Muster genau erkennen kann. Das manuelle Beschriften großer Datensätze kann ziemlich umständlich werden, und hier kommt die Image Labeling Desktop Application ins Spiel, die mit Python und dem Paket Tkinter erstellt wurde.

In diesem Artikel werden wir untersuchen, wie dieses Tool den Bildkennzeichnungsprozess vereinfacht und ihn für Entwickler und Datenwissenschaftler gleichermaßen zugänglicher macht. Das Tool ist Open Source und auf GitHub verfügbar, was es zu einer wertvollen Ressource für alle macht, die an KI-Modellen arbeiten, die beschriftete Bilddatensätze benötigen.

Einführung

Die Desktop-Anwendung zur Bildbeschriftung wurde entwickelt, um Benutzern dabei zu helfen, große Bilddatensätze effizienter zu kennzeichnen. Diese App wurde mit Tkinter, der Standard-GUI-Bibliothek von Python, erstellt und bietet eine unkomplizierte grafische Oberfläche zum Zuweisen von Beschriftungen zu Bildern und zum Umbenennen von Dateien basierend auf diesen Beschriftungen.

Unabhängig davon, ob Sie ein KI-Modell zur Gesichtserkennung, zur Erkennung von Objekten oder zur Klassifizierung von Produkten entwickeln, müssen Sie Ihre Daten wahrscheinlich manuell kennzeichnen. Der Vorgang umfasst in der Regel das Öffnen von Bilddateien, deren Betrachtung und das anschließende Kategorisieren oder Beschriften, was viel Zeit in Anspruch nehmen kann. Mit dieser App können Sie diesen Prozess optimieren.

Mit der App können Benutzer ein Bild anzeigen, ein Etikett aus einer vordefinierten Liste auswählen und die Bilddatei automatisch umbenennen, um das Etikett widerzuspiegeln – alles über eine übersichtliche und einfache Benutzeroberfläche. Das Projekt kann einfach an bestimmte Arbeitsabläufe oder Datensätze angepasst werden.

Warum Bildkennzeichnung wichtig ist

Beim maschinellen Lernen, insbesondere beim überwachten Lernen, ist die Leistung Ihres Modells nur so gut wie die Qualität Ihrer gekennzeichneten Daten. Dies macht den Etikettierungsprozess zu einem entscheidenden Teil der Entwicklung eines Hochleistungsmodells. Schlecht gekennzeichnete Daten können zu Rauschen führen, was zu falschen Vorhersagen oder Fehlklassifizierungen führt und die Genauigkeit Ihres Modells verringert.

In Bereichen wie medizinische Bildgebung, autonomes Fahren oder Produkterkennung sind gut gekennzeichnete Datensätze ein Muss. Daher sind Tools, die bei der Kennzeichnung und Organisation großer Datensätze helfen können, für jeden KI-Entwickler von unschätzbarem Wert.

Hauptfunktionen der Bildbeschriftungs-App

Die Desktop-Anwendung zur Bildbeschriftung bietet mehrere Funktionen, die sie zu einem unverzichtbaren Werkzeug für KI-Anwender machen:

1. Benutzerfreundliche Oberfläche: Die mit Tkinter erstellte Benutzeroberfläche ist sauber und einfach und erleichtert Benutzern die Navigation durch den Bildbeschriftungsprozess.
2. Beschriftungsauswahl: Benutzer können eine Reihe von Beschriftungen vordefinieren, z. B. „Katze“, „Hund“, „Auto“ usw., und diese Beschriftungen schnell auf Bilder anwenden.
3. Automatische Umbenennung: Nach der Beschriftung wird der Name der Bilddatei automatisch aktualisiert, um die zugewiesene Beschriftung widerzuspiegeln.
4. Benutzerdefinierte Verzeichnisse: Benutzer können Verzeichnisse sowohl für die Eingabebilder als auch für die beschrifteten Ausgaben angeben, um die Verwaltung von Datensätzen zu vereinfachen.
5. Echtzeit-Feedback: Das Tool gibt sofortiges Feedback, indem es das beschriftete Bild anzeigt und die angewendete Beschriftung bestätigt.
6. Stapelbeschriftung: Sie können mehrere Bilder nacheinander beschriften, ohne die Dateien anschließend manuell organisieren zu müssen.

Einrichten der Anwendung

Um zu beginnen, müssen Sie das GitHub-Repository klonen und die erforderlichen Abhängigkeiten installieren. Die App wird mit Python 3.x und Tkinter erstellt, und optional können Sie PyInstaller verwenden, um sie in eine eigenständige ausführbare Datei zu kompilieren.

Schritt 1: Klonen Sie das Repository

Sie können das Repository von GitHub klonen, indem Sie Folgendes ausführen:

git clone https://github.com/imankarimi/image-labeling.git

Schritt 2: Abhängigkeiten installieren

Wenn Sie Tkinter nicht installiert haben, können Sie es installieren mit:

pip install tk

Wenn Sie planen, die Anwendung zur einfachen Verteilung in eine ausführbare Datei zu kompilieren, benötigen Sie außerdem PyInstaller:

pip install pyinstaller

So funktioniert die App

Sobald Sie die Anwendung eingerichtet haben, wird beim Ausführen eine grafische Oberfläche geöffnet, über die Sie ein Verzeichnis mit Bildern laden können. Sie können dann durch die Bilder blättern, Beschriftungen anwenden und die App die Dateien automatisch umbenennen lassen.

Hier ist eine Aufschlüsselung, wie der Prozess funktioniert:

1. Eingabeverzeichnis auswählen: Wählen Sie den Ordner aus, der die zu beschriftenden Bilder enthält.
2. Beschriftungen zuweisen: Verwenden Sie das Dropdown-Menü oder eine Schaltflächenauswahl, um jedem Bild vordefinierte Beschriftungen zuzuweisen.
3. Dateiumbenennung: Die App benennt die Bilddateien basierend auf den zugewiesenen Beschriftungen um, sodass sie für Ihr Modelltraining organisiert sind.
4. Speichern und organisieren: Nach der Beschriftung können Bilder in einem neuen Verzeichnis gespeichert werden, um sie später beim Modelltraining oder bei der Modellbewertung zu verwenden.

GUI-Beispiel:

Das Haupt-GUI-Fenster wird mit den Tkinter-Frame-, Label- und Button-Widgets erstellt, die es Benutzern ermöglichen, in der Anwendung zu navigieren und mit ihr zu interagieren. Hier ist ein Ausschnitt der Kernlogik:

import tkinter as tk
from tkinter import filedialog
import os

class ImageLabelingApp:
    def __init__(self, root):
        self.root = root
        self.root.title('Image Labeling App')
        self.image_label = tk.Label(root, text="No image loaded")
        self.image_label.pack()

        self.select_folder_button = tk.Button(root, text="Select Folder", command=self.select_folder)
        self.select_folder_button.pack()

        self.label_buttons = []
        for label in ["Cat", "Dog", "Car"]:  # Example labels
            btn = tk.Button(root, text=label, command=lambda l=label: self.apply_label(l))
            self.label_buttons.append(btn)
            btn.pack()

    def select_folder(self):
        folder_selected = filedialog.askdirectory()
        self.load_images_from_folder(folder_selected)

    def load_images_from_folder(self, folder_path):
        self.image_paths = [os.path.join(folder_path, f) for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith(".png")]
        self.current_image = 0
        self.show_image(self.image_paths[self.current_image])

    def show_image(self, image_path):
        self.image_label.config(text=image_path)

    def apply_label(self, label):
        current_image_path = self.image_paths[self.current_image]
        new_image_name = f"{label}_{os.path.basename(current_image_path)}"
        new_image_path = os.path.join(os.path.dirname(current_image_path), new_image_name)
        os.rename(current_image_path, new_image_path)
        self.current_image  = 1
        if self.current_image 



In diesem Code werden Bilder aus einem ausgewählten Ordner angezeigt und Benutzer können durch Klicken auf Schaltflächen vordefinierte Beschriftungen zuweisen. Die App benennt die Bilder um, indem sie die ausgewählte Beschriftung anhängt.


  
  
  Anpassen für Ihr Projekt


Eine der Stärken der App ist ihre Flexibilität. Sie können es ganz einfach an Ihre Projekte anpassen, indem Sie die vordefinierte Etikettenliste bearbeiten, das GUI-Layout ändern oder neue Funktionen hinzufügen, wie zum Beispiel:

• Hinzufügen einer Tastenkombination zum schnelleren Zuweisen von Beschriftungen.
• Zulassen von mehreren Beschriftungen pro Bild.
• Implementierung der Rückgängig-Funktionalität, um falsche Beschriftungen rückgängig zu machen.

Zukünftige Verbesserungen

Es gibt einige potenzielle Verbesserungen, die der Anwendung hinzugefügt werden könnten:

• Integration mit Cloud Storage: Ermöglichen Sie Benutzern, Bilder direkt aus Cloud-Diensten wie AWS S3, Google Cloud Storage usw. zu kennzeichnen.
• Erweiterte Bildvorschau: Bietet Vergrößerungs- und Verkleinerungsfunktionen für eine detailliertere Beschriftung, besonders nützlich für Datensätze wie medizinische Bildgebung.
• Datenerweiterungsoptionen: Integrieren Sie Datenerweiterungsmethoden wie Drehung, Zoom oder Spiegeln zur Verwendung beim Beschriften, um die Vielfalt der Datensätze zu erhöhen.

Abschluss

Die Desktop-Anwendung zur Bildbeschriftung vereinfacht und automatisiert den mühsamen Prozess der manuellen Beschriftung von Bildern und macht sie zu einem wertvollen Werkzeug für die KI-Modellentwicklung. Durch die Verwendung von Tkinter ist die App leichtgewichtig, plattformübergreifend und leicht an verschiedene Anwendungsfälle anpassbar.

Weitere Informationen und Beiträge zum Projekt finden Sie im GitHub-Repository: Image Labeling App auf GitHub.