怎么对图像进行标注（图像标注常用方法）

图像标注是指为图像中的每个目标添加一个标签或标记，以提供更多有关图像内容的信息。通过标记图像中的每个对象，可以将图像转换成机器可以理解的数据集，从而使用计算机视觉技术来进行更深入的分析和研究。可以帮助机器学习模型更好地理解图像，从而更准确地识别图像中的对象。

怎么对图像进行标注？

图像标注方法具体有语义分割、矩形框标注、多边形标注、关键点标注、点云标注、3D立方体标注、2D/3D融合标注、目标追踪、属性判别等。

1、语义分割

语义分割是指根据物体的属性，对复杂不规则图片进行进行区域划分，并标注对应上属性，以帮助训练图像识别模型，常应用于自动驾驶、人机交互、虚拟现实等领域。

2、矩形框标注

矩形框标注又叫拉框标注，是目前应用最广泛的一种图像标注方法，能够以一种相对简单、便捷的方式在图像或视频数据中，迅速框定指定目标对象。

3、多边形标注

多边形标注是指在静态图片中，使用多边形框，标注出不规则的目标物体，相对于矩形框标注，多边形标注能够更精准地框定目标，同时对于不规则物体，也更具针对性。

4、关键点标注

关键点标注是指通过人工的方式，在规定位置标注上关键点，例如人脸特征点、人体骨骼连接点等，常用来训练面部识别模型以及统计模型。

5、点云标注

点云是三维数据的一种重要表达方式，通过激光雷达等传感器，能够采集到各类障碍物以及其位置坐标，而标注员则需要将这些密集的点云分类，并标注上不同属性，常应用于自动驾驶领域。

6、3D立方体标注

与点云标注不同，3D立方体标注还是基于二维平面图像的标注，标注员通过对立体物体的边缘框定，进而获得灭点，测量出物体之间的相对距离。

7、2D/3D融合标注

2D/3D融合标注是指同时对2D和3D传感器所采集到的图像数据进行标注，并建立关联。该方法能够标注出物体在平面和立体中的位置和大小，帮助自动驾驶模型增强视觉和雷达感知。

8、目标追踪

目标追踪是指在动态的图像中，进行抽帧标注，在每一帧图片中将目标物体标注出来，进而描述它们的运动轨迹，这类标注常应用于训练自动驾驶模型以及视频识别模型。

9、OCR转写

OCR转写是对图像中的文字内容进行标记与转写，帮助训练和完善图片与文本识别模型。目前，欧陆注册支持简体中文、繁体中文、英语、日语、韩语、法语、德语、西班牙语、阿拉伯语等十余种语言印刷或手写图片的转写。

10、属性判别

属性判别是指通过人工或机器配合的方式，识别出图像中的目标物体，并将其标注上对应属性。