Nesne algılama için görüntüleri etiketlemenin en kolay seçeneği, Azure AI Özel Görüntü İşleme portalındaki etkileşimli arabirimi kullanmaktır. Bu arabirim otomatik olarak etiket atayabileceğiniz veya etiketlemek istediğiniz nesneyi kapsayan sınırlayıcı kutuyu sürükleyerek ayarlayabileceğiniz nesneler içeren bölgeler önerir.

Ayrıca, ilk toplu görüntüleri etiketledikten sonra modeli eğitebilirsiniz. Yeni görüntülerin daha sonra etiketlenmesi, portaldaki akıllı etiketleyici aracından yararlanabilir ve bu araç yalnızca bölgeleri değil, içerdikleri nesne sınıflarını da önerebilir.

Alternatif olarak, birden çok ekip üyesine resim etiketleme görevleri atama gibi diğer özelliklerden yararlanmak için Azure Machine Learning Studio’da sağlanan etiket aracı veya Microsoft Görsel Nesne Etiketleme Aracı (VOTT) gibi bir etiketleme aracı kullanabilirsiniz.

Sınırlayıcı kutu ölçü birimleri

Azure AI Özel Görüntü İşleme portalı dışında bir etiketleme aracı kullanmayı seçerseniz, çıkışı Azure AI Özel Görüntü İşleme API’sinin beklediği ölçüm birimleriyle eşleşecek şekilde ayarlamanız gerekebilir. Sınırlayıcı kutular, sınırlayıcı kutunun sol üst köşesinin sol (X) ve üst (Y) koordinatlarını ve sınırlayıcı kutunun genişliğini ve yüksekliğini temsil eden dört değerle tanımlanır. Bu değerler, kaynak görüntü boyutuna göre orantılı değerler olarak ifade edilir. Örneğin, şu sınırlayıcı kutuyu göz önünde bulundurun:

• Sol: 0.1
• Üst: 0,5
• Genişlik: 0,5
• Yükseklik: 0,25

Bu, solun resmin sol kenarından 0,1 (onda biri) bulunduğu ve üstten 0,5 (görüntü yüksekliğinin yarısı) olduğu bir kutu tanımlar. Kutu, genel görüntünün genişliğinin yarısı ve yüksekliğinin dörtte biri kadardır.

Aşağıdaki görüntüde, bir görüntüdeki nesneler için JSON biçiminde etiketleme bilgileri gösterilmektedir.