怎么能在圖片上做標記(怎樣在圖片上做標記并添加文字)
本文主要介紹如何標記圖片(如何標記圖片并添加文字)，下面一起看看如何標記圖片(如何標記圖片并添加文字)相關資訊。
圖像注釋是將標簽附加到圖像上的過程。這可以是整個圖像的一個標簽，也可以是圖像中每組像素的多個標簽。
市場對圖像標注的準確性要求越來越嚴格，針對不同的應用場景衍生出不同的圖像標注方法。
語義分割語義分割是指根據物體的屬性對復雜的不規則圖片進行區域劃分，并標注相應的屬性來幫助訓練圖像識別模型。語義分割需要根據語義對交通場景中的圖片進行自定義幀的分割，區分圖片中的行人、車輛、道路、標志、樹木、建筑物等。它常用于自動駕駛、人機交互、虛擬現實等領域。
矩形框標注矩形框標注也叫拉框標注。拉框標注是圖像標注中非常常見的一種任務類型，主要是指用2d框、3d框、多邊形框來標注圖像中指定的目標對象。
多邊形標注多邊形標注是指在靜態圖片中用多邊形框架標注不規則的目標物體。與矩形框標注相比，多邊形標注可以更準確地框定目標，同時對于不規則的物體更有針對性。
關鍵點標記關鍵點標記是指在目標對象的指定位置標記關鍵點，如在人臉圖像上用點標記眼角、鼻尖、嘴角等關鍵位置或在人體圖像上標記骨骼或穴位的位置。
立方體標注是對2d圖片中的車輛進行3d標注，主要用于訓練自動駕駛儀判斷過往或超車車輛的體積。
3d點云標注3d點云標注是指從激光雷達采集的點云圖像中找出目標物體，并以立方體盒子的形式進行標注，包括車輛、行人、廣告招牌、樹木等。
2d/3d融合標記2d/3d融合標記是指對2d和3d傳感器同時采集的圖像數據進行標記，并建立關聯。這種方法可以標記物體在平面和立體中的位置和大小，幫助自動駕駛模型增強視覺和雷達感知。
目標跟蹤目標跟蹤是從視頻數據中逐幀捕捉一個對象，并對該幀進行標記。它在軍事制導、視頻監控、機器人視覺導航、人機交互、醫療診斷等諸多方面有著廣泛的應用前景。
ocr轉錄ocr轉錄是對圖像中的文本內容進行標記和轉錄，有助于訓練和改進圖像和文本識別模型。
屬性判別屬性判別是指通過人工或機器的配合，對圖像中的目標物體進行識別，并標注相應的屬性。
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語義分割語義分割是指根據物體的屬性對復雜的不規則圖片進行區域劃分，并標注相應的屬性來幫助訓練圖像識別模型。語義分割需要根據語義對交通場景中的圖片進行自定義幀的分割，區分圖片中的行人、車輛、道路、標志、樹木、建筑物等。它常用于自動駕駛、人機交互、虛擬現實等領域。
矩形框標注矩形框標注也叫拉框標注。拉框標注是圖像標注中非常常見的一種任務類型，主要是指用2d框、3d框、多邊形框來標注圖像中指定的目標對象。
多邊形標注多邊形標注是指在靜態圖片中用多邊形框架標注不規則的目標物體。與矩形框標注相比，多邊形標注可以更準確地框定目標，同時對于不規則的物體更有針對性。
關鍵點標記關鍵點標記是指在目標對象的指定位置標記關鍵點，如在人臉圖像上用點標記眼角、鼻尖、嘴角等關鍵位置或在人體圖像上標記骨骼或穴位的位置。
立方體標注是對2d圖片中的車輛進行3d標注，主要用于訓練自動駕駛儀判斷過往或超車車輛的體積。
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2d/3d融合標記2d/3d融合標記是指對2d和3d傳感器同時采集的圖像數據進行標記，并建立關聯。這種方法可以標記物體在平面和立體中的位置和大小，幫助自動駕駛模型增強視覺和雷達感知。
目標跟蹤目標跟蹤是從視頻數據中逐幀捕捉一個對象，并對該幀進行標記。它在軍事制導、視頻監控、機器人視覺導航、人機交互、醫療診斷等諸多方面有著廣泛的應用前景。
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屬性判別屬性判別是指通過人工或機器的配合，對圖像中的目標物體進行識別，并標注相應的屬性。
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