Ao treinar modelos de IA, especialmente em áreas como visão computacional, uma das tarefas mais demoradas é a preparação do conjunto de dados. Esteja você construindo modelos para classificação de imagens, detecção de objetos ou qualquer outra tarefa, rotular imagens geralmente é necessário para garantir que o modelo possa reconhecer padrões com precisão. Rotular grandes conjuntos de dados manualmente pode se tornar bastante complicado, e é aí que o Image Labeling Desktop Application, criado usando Python e o pacote Tkinter, entra em ação.

Neste artigo, exploraremos como essa ferramenta simplifica o processo de rotulagem de imagens, tornando-o mais acessível para desenvolvedores e cientistas de dados. A ferramenta é de código aberto e está disponível no GitHub, o que a torna um recurso valioso para qualquer pessoa que trabalhe em modelos de IA que exijam conjuntos de dados de imagens rotulados.

Introdução

O Aplicativo de desktop para rotulagem de imagens foi projetado para ajudar os usuários a rotular grandes conjuntos de dados de imagens com mais eficiência. Construído usando Tkinter, a biblioteca GUI padrão do Python, este aplicativo fornece uma interface gráfica simples para atribuir rótulos a imagens e renomear arquivos com base nesses rótulos.

Esteja você desenvolvendo um modelo de IA para reconhecer rostos, detectar objetos ou classificar produtos, provavelmente precisará rotular manualmente seus dados. O processo geralmente envolve abrir arquivos de imagem, visualizá-los e, em seguida, categorizá-los ou rotulá-los, o que pode levar um tempo significativo. Com este aplicativo, você pode agilizar esse processo.

O aplicativo permite que os usuários visualizem uma imagem, selecionem um rótulo em uma lista predefinida e renomeiem automaticamente o arquivo de imagem para refletir o rótulo - tudo em uma interface limpa e simples. O projeto pode ser facilmente personalizado para se adequar a fluxos de trabalho ou conjuntos de dados específicos.

Por que a rotulagem de imagens é importante

No aprendizado de máquina, especialmente no aprendizado supervisionado, o desempenho do seu modelo é tão bom quanto a qualidade dos seus dados rotulados. Isso torna o processo de rotulagem uma parte crítica do desenvolvimento de um modelo de alto desempenho. Dados mal rotulados podem introduzir ruído, o que leva a previsões incorretas ou classificações incorretas, reduzindo a precisão do seu modelo.

Em áreas como imagens médicas, direção autônoma ou reconhecimento de produtos, conjuntos de dados bem rotulados são essenciais. Portanto, ferramentas que podem auxiliar na rotulagem e organização de grandes conjuntos de dados são inestimáveis ​​para qualquer desenvolvedor de IA.

Principais recursos do aplicativo de rotulagem de imagens

O aplicativo de desktop de rotulagem de imagens oferece vários recursos que o tornam uma ferramenta essencial para profissionais de IA:

1. Interface amigável: Construída com Tkinter, a interface é limpa e simples, facilitando a navegação dos usuários pelo processo de rotulagem de imagens.
2. Seleção de rótulo: Os usuários podem predefinir um conjunto de rótulos, como 'Gato', 'Cachorro', 'Carro', etc., e aplicar rapidamente esses rótulos às imagens.
3. Renomeação automática: Uma vez rotulado, o nome do arquivo de imagem é atualizado automaticamente para refletir o rótulo atribuído.
4. Diretórios personalizados: Os usuários podem especificar diretórios tanto para as imagens de entrada quanto para as saídas rotuladas, facilitando o gerenciamento de conjuntos de dados.
5. Feedback em tempo real: A ferramenta fornece feedback imediato exibindo a imagem rotulada e confirmando o rótulo aplicado.
6. Rotulagem em lote: Você pode rotular várias imagens em sequência sem precisar organizar manualmente os arquivos posteriormente.

Configurando o aplicativo

Para começar, você precisará clonar o repositório GitHub e instalar as dependências necessárias. O aplicativo é construído usando Python 3.x e Tkinter e, opcionalmente, você pode usar PyInstaller para compilá-lo em um executável independente.

Etapa 1: clonar o repositório

Você pode clonar o repositório do GitHub executando:

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

Etapa 2: instalar dependências

Se você não tem o Tkinter instalado, você pode instalá-lo com:

pip install tk

Se você planeja compilar o aplicativo em um arquivo executável para fácil distribuição, você também precisará do PyInstaller:

pip install pyinstaller

Como funciona o aplicativo

Depois de configurar o aplicativo, executá-lo abrirá uma interface gráfica onde você pode carregar um diretório contendo imagens. Você pode então percorrer as imagens, aplicar rótulos e deixar o aplicativo renomear os arquivos automaticamente.

Aqui está um resumo de como o processo funciona:

1. Escolha o diretório de entrada: Selecione a pasta que contém as imagens a serem rotuladas.
2. Atribuir rótulos: Use o menu suspenso ou uma seleção de botão para atribuir rótulos predefinidos a cada imagem.
3. Renomeação de arquivo: O aplicativo renomeia os arquivos de imagem com base nos rótulos atribuídos, para que eles sejam organizados para o treinamento do seu modelo.
4. Salvar e organizar: Depois de rotuladas, as imagens podem ser salvas em um novo diretório para uso posterior no treinamento ou avaliação do modelo.

Exemplo de GUI:

A janela principal da GUI é construída usando os widgets Tkinter Frame, Label e Button, que permitem aos usuários navegar e interagir com o aplicativo. Aqui está um trecho da lógica central:

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 



Neste código, as imagens de uma pasta selecionada são exibidas e os usuários podem atribuir rótulos predefinidos clicando em botões. O aplicativo renomeia as imagens anexando o rótulo selecionado.


  
  
  Personalizando para o seu projeto


Um dos pontos fortes do aplicativo é sua flexibilidade. Você pode personalizá-lo facilmente para seus projetos editando a lista de rótulos predefinidos, modificando o layout da GUI ou adicionando novas funcionalidades como:

• Adicionando um atalho de teclado para atribuir rótulos mais rapidamente.
• Permitindo vários rótulos por imagem.
• Implementação da funcionalidade desfazer para reverter rótulos incorretos.

Melhorias Futuras

Existem algumas melhorias potenciais que podem ser adicionadas ao aplicativo:

• Integração com Cloud Storage: Permite que os usuários rotulem imagens diretamente de serviços em nuvem como AWS S3, Google Cloud Storage, etc.
• Visualização avançada de imagens: Fornece recursos de aumento e redução de zoom para rotulagem mais detalhada, especialmente útil para conjuntos de dados como imagens médicas.
• Opções de aumento de dados: Integre métodos de aumento de dados, como rotação, zoom ou inversões, para uso durante a rotulagem para aumentar a diversidade do conjunto de dados.

Conclusão

O Aplicativo de desktop de rotulagem de imagens simplifica e automatiza o tedioso processo de rotulagem manual de imagens, tornando-o uma ferramenta valiosa para o desenvolvimento de modelos de IA. Ao usar o Tkinter, o aplicativo é leve, multiplataforma e facilmente modificável para se adequar a vários casos de uso.

Para mais informações e para contribuir com o projeto, confira o repositório GitHub: Image Labeling App no ​​GitHub.