Lors de la formation de modèles d'IA, en particulier dans des domaines comme la vision par ordinateur, l'une des tâches les plus chronophages est la préparation des ensembles de données. Que vous créiez des modèles pour la classification d'images, la détection d'objets ou toute autre tâche, l'étiquetage des images est souvent nécessaire pour garantir que le modèle peut reconnaître les modèles avec précision. L'étiquetage manuel de grands ensembles de données peut devenir assez fastidieux, et c'est là que l'Application de bureau d'étiquetage d'images, construite à l'aide de Python et du package Tkinter, entre en jeu.

Dans cet article, nous explorerons comment cet outil simplifie le processus d'étiquetage des images, le rendant plus accessible aux développeurs et aux data scientists. L'outil est open source et disponible sur GitHub, ce qui en fait une ressource précieuse pour toute personne travaillant sur des modèles d'IA nécessitant des ensembles de données d'images étiquetés.

Introduction

L'Application de bureau d'étiquetage d'images est conçue pour aider les utilisateurs à étiqueter plus efficacement de grands ensembles de données d'images. Construite à l'aide de Tkinter, la bibliothèque GUI standard de Python, cette application fournit une interface graphique simple pour attribuer des étiquettes aux images et renommer les fichiers en fonction de ces étiquettes.

Que vous développiez un modèle d'IA pour reconnaître des visages, détecter des objets ou classer des produits, vous devrez probablement étiqueter manuellement vos données. Le processus consiste généralement à ouvrir des fichiers image, à les visualiser, puis à les catégoriser ou à les étiqueter, ce qui peut prendre beaucoup de temps. Avec cette application, vous pouvez rationaliser ce processus.

L'application permet aux utilisateurs d'afficher une image, de sélectionner une étiquette dans une liste prédéfinie et de renommer automatiquement le fichier image pour refléter l'étiquette, le tout à partir d'une interface claire et simple. Le projet peut être facilement personnalisé pour s'adapter à des flux de travail ou à des ensembles de données spécifiques.

Pourquoi l'étiquetage des images est important

Dans l'apprentissage automatique, en particulier dans l'apprentissage supervisé, les performances de votre modèle dépendent de la qualité de vos données étiquetées. Cela fait du processus d’étiquetage un élément essentiel du développement d’un modèle haute performance. Des données mal étiquetées peuvent introduire du bruit, ce qui entraîne des prédictions incorrectes ou des classifications erronées, réduisant ainsi la précision de votre modèle.

Dans des domaines tels que imagerie médicale, conduite autonome ou reconnaissance de produits, des ensembles de données bien étiquetés sont indispensables. Par conséquent, les outils qui peuvent aider à étiqueter et à organiser de grands ensembles de données sont inestimables pour tout développeur d’IA.

Principales fonctionnalités de l'application d'étiquetage d'images

L'application de bureau d'étiquetage d'images offre plusieurs fonctionnalités qui en font un outil essentiel pour les praticiens de l'IA :

1. Interface conviviale : Construite avec Tkinter, l'interface est claire et simple, ce qui permet aux utilisateurs de naviguer facilement dans le processus d'étiquetage des images.
2. Sélection d'étiquettes : Les utilisateurs peuvent prédéfinir un ensemble d'étiquettes, telles que « Chat », « Chien », « Voiture », etc., et appliquer rapidement ces étiquettes aux images.
3. Renommage automatique : Une fois étiqueté, le nom du fichier image est automatiquement mis à jour pour refléter l'étiquette attribuée.
4. Répertoires personnalisés : Les utilisateurs peuvent spécifier des répertoires pour les images d'entrée et les sorties étiquetées, ce qui facilite la gestion des ensembles de données.
5. Commentaires en temps réel : L'outil fournit un retour immédiat en affichant l'image étiquetée et en confirmant l'étiquette appliquée.
6. Étiquetage par lots : Vous pouvez étiqueter plusieurs images en séquence sans avoir à organiser manuellement les fichiers par la suite.

Configuration de l'application

Pour commencer, vous devrez cloner le référentiel GitHub et installer les dépendances nécessaires. L'application est construite à l'aide de Python 3.x et Tkinter, et éventuellement, vous pouvez utiliser PyInstaller pour la compiler dans un exécutable autonome.

Étape 1 : cloner le référentiel

Vous pouvez cloner le référentiel depuis GitHub en exécutant :

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

Étape 2 : Installer les dépendances

Si Tkinter n'est pas installé, vous pouvez l'installer avec :

pip install tk

Si vous envisagez de compiler l'application dans un fichier exécutable pour une distribution facile, vous aurez également besoin de PyInstaller :

pip install pyinstaller

Comment fonctionne l'application

Une fois l'application configurée, son exécution ouvrira une interface graphique dans laquelle vous pourrez charger un répertoire contenant des images. Vous pouvez ensuite parcourir les images, appliquer des étiquettes et laisser l'application renommer les fichiers automatiquement.

Voici un aperçu du fonctionnement du processus :

1. Choisissez le répertoire d'entrée : Sélectionnez le dossier contenant les images à étiqueter.
2. Attribuer des étiquettes : Utilisez le menu déroulant ou un bouton de sélection pour attribuer des étiquettes prédéfinies à chaque image.
3. Renommage de fichiers : L'application renomme les fichiers image en fonction des étiquettes attribuées, afin qu'ils soient organisés pour la formation de votre modèle.
4. Enregistrer et organiser : Une fois étiquetées, les images peuvent être enregistrées dans un nouveau répertoire pour une utilisation ultérieure lors de la formation ou de l'évaluation du modèle.

Exemple d'interface graphique :

La fenêtre principale de l'interface graphique est construite à l'aide des widgets Tkinter Frame, Label et Button, qui permettent aux utilisateurs de naviguer et d'interagir avec l'application. Voici un extrait de la logique de base :

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 



Dans ce code, les images d'un dossier sélectionné sont affichées et les utilisateurs peuvent attribuer des étiquettes prédéfinies en cliquant sur des boutons. L'application renomme les images en ajoutant l'étiquette sélectionnée.


  
  
  Personnalisation pour votre projet


L'un des points forts de l'application est sa flexibilité. Vous pouvez facilement le personnaliser pour vos projets en modifiant la liste d'étiquettes prédéfinies, en modifiant la disposition de l'interface graphique ou en ajoutant de nouvelles fonctionnalités telles que :

• Ajout d'un raccourci clavier pour attribuer des étiquettes plus rapidement.
• Autoriser plusieurs étiquettes par image.
• Mise en œuvre de la fonctionnalité d'annulation pour annuler les erreurs d'étiquetage.

Améliorations futures

Quelques améliorations potentielles pourraient être ajoutées à l'application :

• Intégration avec Cloud Storage : Permettez aux utilisateurs d'étiqueter les images directement à partir de services cloud tels qu'AWS S3, Google Cloud Storage, etc.
• Aperçu avancé de l'image : Fournit des capacités de zoom avant et arrière pour un étiquetage plus détaillé, particulièrement utile pour les ensembles de données tels que l'imagerie médicale.
• Options d'augmentation des données : Intégrez des méthodes d'augmentation des données telles que la rotation, le zoom ou le retournement à utiliser lors de l'étiquetage pour augmenter la diversité des ensembles de données.

Conclusion

L'Application de bureau d'étiquetage d'images simplifie et automatise le processus fastidieux d'étiquetage manuel des images, ce qui en fait un outil précieux pour le développement de modèles d'IA. En utilisant Tkinter, l'application est légère, multiplateforme et facilement modifiable pour s'adapter à divers cas d'utilisation.

Pour plus d'informations et pour contribuer au projet, consultez le référentiel GitHub : Image Labeling App sur GitHub.