При обучении моделей ИИ, особенно в таких областях, как компьютерное зрение, одной из наиболее трудоемких задач является подготовка набора данных. Независимо от того, создаете ли вы модели для классификации изображений, обнаружения объектов или любых других задач, маркировка изображений часто необходима, чтобы модель могла точно распознавать закономерности. Маркировка больших наборов данных вручную может оказаться весьма затруднительной, и именно здесь в игру вступает Настольное приложение для маркировки изображений, созданное с использованием Python и пакета Tkinter.

В этой статье мы рассмотрим, как этот инструмент упрощает процесс маркировки изображений, делая его более доступным как для разработчиков, так и для специалистов по данным. Инструмент имеет открытый исходный код и доступен на GitHub, что делает его ценным ресурсом для всех, кто работает над моделями ИИ, требующими наборов данных с размеченными изображениями.

Введение

Настольное приложение для маркировки изображений создано, чтобы помочь пользователям более эффективно маркировать большие наборы данных изображений. Это приложение, созданное с использованием Tkinter, стандартной библиотеки графического интерфейса Python, предоставляет простой графический интерфейс для назначения меток изображениям и переименования файлов на основе этих меток.

Разрабатываете ли вы модель искусственного интеллекта для распознавания лиц, обнаружения объектов или классификации продуктов, вам, скорее всего, придется вручную маркировать данные. Обычно этот процесс включает в себя открытие файлов изображений, их просмотр, а затем их категоризацию или маркировку, что может занять значительное время. С помощью этого приложения вы можете упростить этот процесс.

Приложение позволяет пользователям просматривать изображение, выбирать метку из предопределенного списка и автоматически переименовывать файл изображения в соответствии с меткой — и все это с помощью понятного и простого интерфейса. Проект можно легко настроить в соответствии с конкретными рабочими процессами или наборами данных.

Почему маркировка изображений имеет значение

В машинном обучении, особенно в обучении с учителем, производительность вашей модели зависит от качества помеченных данных. Это делает процесс маркировки важной частью разработки высокопроизводительной модели. Плохо размеченные данные могут внести шум, который приведет к неверным прогнозам или неправильной классификации, что снизит точность вашей модели.

В таких областях, как медицинская визуализация, автономное вождение или распознавание продукции, хорошо размеченные наборы данных просто необходимы. Поэтому инструменты, которые могут помочь в разметке и организации больших наборов данных, неоценимы для любого разработчика ИИ.

Ключевые особенности приложения для маркировки изображений

Настольное приложение для маркировки изображений предлагает несколько функций, которые делают его незаменимым инструментом для специалистов по искусственному интеллекту:

1. Дружественный интерфейс: Созданный с помощью Tkinter, интерфейс понятен и прост, что позволяет пользователям легко ориентироваться в процессе маркировки изображений.
2. Выбор метки: Пользователи могут заранее определить набор меток, например «Кошка», «Собака», «Автомобиль» и т. д., и быстро применять эти метки к изображениям.
3. Автоматическое переименование: После присвоения метки имя файла изображения автоматически обновляется в соответствии с назначенной меткой.
4. Пользовательские каталоги: Пользователи могут указывать каталоги как для входных изображений, так и для помеченных выходных данных, что упрощает управление наборами данных.
5. Обратная связь в реальном времени: Инструмент обеспечивает немедленную обратную связь, отображая изображение с меткой и подтверждая ее.
6. Пакетная маркировка: Вы можете пометить несколько изображений последовательно, не упорядочивая файлы вручную.

Настройка приложения

Для начала вам потребуется клонировать репозиторий GitHub и установить необходимые зависимости. Приложение создано с использованием Python 3.x и Tkinter, и дополнительно вы можете использовать PyInstaller для компиляции его в автономный исполняемый файл.

Шаг 1. Клонируйте репозиторий

Вы можете клонировать репозиторий с GitHub, выполнив:

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

Шаг 2. Установите зависимости

Если у вас не установлен Tkinter, вы можете установить его с помощью:

pip install tk

Если вы планируете скомпилировать приложение в исполняемый файл для удобства распространения, вам также понадобится PyInstaller:

pip install pyinstaller

Как работает приложение

После того, как вы настроили приложение, при его запуске откроется графический интерфейс, в котором вы сможете загрузить каталог, содержащий изображения. Затем вы можете переключаться между изображениями, применять метки и позволить приложению автоматически переименовывать файлы.

Вот описание того, как работает этот процесс:

1. Выберите каталог ввода: Выберите папку, содержащую изображения, которые нужно пометить.
2. Назначить ярлыки: Используйте раскрывающееся меню или кнопку, чтобы назначить заранее определенные ярлыки каждому изображению.
3. Переименование файлов: Приложение переименовывает файлы изображений на основе присвоенных им меток, чтобы они были организованы для обучения вашей модели.
4. Сохранить и упорядочить: После маркировки изображения можно сохранить в новом каталоге для последующего использования при обучении или оценке модели.

Пример графического интерфейса:

Главное окно графического интерфейса построено с использованием виджетов Tkinter Frame, Label и Button, которые позволяют пользователям перемещаться по приложению и взаимодействовать с ним. Вот фрагмент основной логики:

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 



В этом коде отображаются изображения из выбранной папки, и пользователи могут назначать предопределенные метки, нажимая кнопки. Приложение переименовывает изображения, добавляя выбранную метку.


  
  
  Настройка для вашего проекта


Одной из сильных сторон приложения является его гибкость. Вы можете легко настроить его для своих проектов, отредактировав предопределенный список меток, изменив макет графического интерфейса или добавив новые функции, такие как:

• Добавление сочетания клавиш для более быстрого назначения ярлыков.
• Разрешить несколько ярлыков для каждого изображения.
• Реализация функции отмены для отмены неправильной маркировки.

Будущие улучшения

В приложение можно добавить несколько потенциальных улучшений:

• Интеграция с облачным хранилищем: Разрешить пользователям маркировать изображения непосредственно из облачных сервисов, таких как AWS S3, Google Cloud Storage и т. д.
• Расширенный предварительный просмотр изображения: Обеспечивает возможности увеличения и уменьшения масштаба для более подробной маркировки, что особенно полезно для наборов данных, таких как медицинские изображения.
• Параметры увеличения данных: Интегрируйте методы увеличения данных, такие как вращение, масштабирование или переворот, для использования при маркировке для увеличения разнообразия наборов данных.

Заключение

Настольное приложение для маркировки изображений упрощает и автоматизирует утомительный процесс маркировки изображений вручную, что делает его ценным инструментом для разработки моделей искусственного интеллекта. Благодаря использованию Tkinter приложение становится легким, кроссплатформенным и легко модифицируемым для различных вариантов использования.

Чтобы получить дополнительную информацию и внести свой вклад в проект, посетите репозиторий GitHub: Приложение для маркировки изображений на GitHub.