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Bildannotation

Bilder mit Begrenzungsrahmen, Polygonen, Freihandzeichnungen und Landmarkpunkten annotieren.

Bildannotation

Potatos Bildannotationssystem unterstützt mehrere Annotationsmethoden für Computer-Vision-Aufgaben, einschließlich Objekterkennung, Segmentierung und Keypoint-Annotation.

Unterstützte Werkzeuge

WerkzeugBeschreibungAnwendungsfall
bboxRechteckige BegrenzungsrahmenObjekterkennung
polygonMehrpunktige PolygoneInstanzsegmentierung
freeformFreihandzeichnungUnregelmäßige Formen
landmarkPunktmarkierungenKeypoint-Erkennung
fillPixelgenaues FüllwerkzeugSegmentierungsmasken
eraserGemalte Bereiche löschenKorrektur von Segmentierungsmasken
brushPinselwerkzeugFeinkörnige Segmentierung

Grundkonfiguration

yaml
annotation_schemes:
  - name: "objects"
    description: "Draw boxes around all objects"
    annotation_type: "image_annotation"
    tools:
      - bbox
    labels:
      - person
      - car
      - bicycle

Konfigurationsoptionen

FeldTypStandardBeschreibung
namestringErforderlichEindeutiger Bezeichner für die Annotation
descriptionstringErforderlichAnweisungen für Annotatoren
annotation_typestringErforderlichMuss "image_annotation" sein
toolslistErforderlichAktivierte Annotationswerkzeuge (bbox, polygon, freeform, landmark, fill, eraser, brush)
labelslistErforderlichKategoriebeschriftungen für Annotationen
zoom_enabledbooleantrueZoom-Steuerung aktivieren
pan_enabledbooleantrueZiehnavigation aktivieren
min_annotationsinteger0Mindestanzahl erforderlicher Annotationen
max_annotationsintegernullMaximale Anzahl erlaubter Annotationen (null = unbegrenzt)
freeform_brush_sizeinteger5Pinselgröße für Freihandzeichnung
freeform_simplifyfloat2.0Pfadvereinfachungsfaktor

Beschriftungskonfiguration

Beschriftungen können einfache Zeichenketten oder detaillierte Objekte sein:

yaml
# Simple labels (auto-colored)
labels:
  - person
  - car
  - tree
 
# Detailed labels with custom colors and shortcuts
labels:
  - name: "person"
    color: "#FF6B6B"
    key_value: "1"
  - name: "car"
    color: "#4ECDC4"
    key_value: "2"
  - name: "bicycle"
    color: "#45B7D1"
    key_value: "3"

Beispiele

Objekterkennung (Begrenzungsrahmen)

yaml
annotation_schemes:
  - name: "detection"
    description: "Draw bounding boxes around all vehicles"
    annotation_type: "image_annotation"
    tools:
      - bbox
    labels:
      - name: "car"
        color: "#3B82F6"
        key_value: "1"
      - name: "truck"
        color: "#10B981"
        key_value: "2"
      - name: "motorcycle"
        color: "#F59E0B"
        key_value: "3"
    min_annotations: 1
    zoom_enabled: true

Instanzsegmentierung (Polygone)

yaml
annotation_schemes:
  - name: "segmentation"
    description: "Draw polygons around each object"
    annotation_type: "image_annotation"
    tools:
      - polygon
    labels:
      - name: "building"
        color: "#8B5CF6"
      - name: "road"
        color: "#64748B"
      - name: "vegetation"
        color: "#22C55E"
    zoom_enabled: true
    pan_enabled: true

Keypoint-Annotation (Landmarken)

yaml
annotation_schemes:
  - name: "facial_landmarks"
    description: "Mark facial keypoints"
    annotation_type: "image_annotation"
    tools:
      - landmark
    labels:
      - name: "left_eye"
        color: "#3B82F6"
      - name: "right_eye"
        color: "#3B82F6"
      - name: "nose"
        color: "#10B981"
      - name: "left_mouth"
        color: "#F59E0B"
      - name: "right_mouth"
        color: "#F59E0B"

Mehrere Werkzeuge

yaml
annotation_schemes:
  - name: "mixed_annotation"
    description: "Use boxes for objects and polygons for regions"
    annotation_type: "image_annotation"
    tools:
      - bbox
      - polygon
    labels:
      - name: "object"
        color: "#3B82F6"
      - name: "region"
        color: "#10B981"

Tastaturkürzel

TasteAktion
bBegrenzungsrahmen-Werkzeug aktivieren
pPolygon-Werkzeug aktivieren
fFreihand-Werkzeug aktivieren
lLandmarken-Werkzeug aktivieren
1-9Beschriftung auswählen
DeleteAusgewählte Annotation entfernen
Ctrl+ZRückgängig machen
Ctrl+YWiederholen
+ / -Hinein-/herauszoomen

Datenformat

Eingabedaten

Die Datendatei sollte Bildpfade oder URLs enthalten:

json
[
  {
    "id": "img_001",
    "image_url": "https://example.com/images/photo1.jpg"
  },
  {
    "id": "img_002",
    "image_url": "/data/images/photo2.png"
  }
]

Das Bildfeld in der Konfiguration festlegen:

yaml
item_properties:
  id_key: id
  text_key: image_url

Ausgabeformat

Annotationen enthalten Geometriedaten für jede Annotation:

json
{
  "id": "img_001",
  "annotations": {
    "objects": [
      {
        "id": "ann_1",
        "type": "bbox",
        "label": "car",
        "geometry": {
          "x": 100,
          "y": 150,
          "width": 200,
          "height": 100
        }
      },
      {
        "id": "ann_2",
        "type": "polygon",
        "label": "building",
        "geometry": {
          "points": [
            [50, 50],
            [150, 50],
            [150, 200],
            [50, 200]
          ]
        }
      }
    ]
  }
}

Unterstützte Bildformate

  • JPEG / JPG
  • PNG
  • GIF
  • WebP

Segmentierungsmasken

Neu in v2.2.0

Die Werkzeuge fill, eraser und brush ermöglichen pixelgenaue Segmentierungsmasken-Annotation. Diese Werkzeuge sind ideal für semantische Segmentierungsaufgaben, bei denen präzise Regionsgrenzen benötigt werden.

yaml
annotation_schemes:
  - name: "segmentation"
    description: "Paint segmentation masks"
    annotation_type: "image_annotation"
    tools:
      - fill
      - eraser
      - brush
    labels:
      - name: "foreground"
        color: "#3B82F6"
      - name: "background"
        color: "#6B7280"
    freeform_brush_size: 10
TasteAktion
iFüll-Werkzeug aktivieren
eRadiergummi-Werkzeug aktivieren
rPinsel-Werkzeug aktivieren

PDF/Dokument-Begrenzungsrahmen

Neu in v2.2.0

Begrenzungsrahmen auf PDF-Seiten und Dokumentbildern zeichnen. In Kombination mit dem pdf-Anzeigetyp in instance_display können Annotatoren Rahmen auf einzelnen Seiten von PDF-Dokumenten zeichnen.

yaml
instance_display:
  fields:
    - key: pdf_url
      type: pdf
 
annotation_schemes:
  - name: "document_regions"
    description: "Draw boxes around figures and tables"
    annotation_type: "image_annotation"
    tools:
      - bbox
    labels:
      - name: "figure"
        color: "#3B82F6"
      - name: "table"
        color: "#10B981"
      - name: "equation"
        color: "#F59E0B"

Bewährte Vorgehensweisen

  1. Geeignete Werkzeuge verwenden - Begrenzungsrahmen für schnelle Erkennung, Polygone für präzise Grenzen, Füll-/Pinselwerkzeuge für Segmentierung
  2. Klare Beschriftungen definieren - Eindeutige, nicht überlappende Kategorien verwenden
  3. Annotationslimits setzen - min_annotations für vollständige Erfassung nutzen
  4. Zoom aktivieren - Unverzichtbar für detaillierte Annotationen bei hochauflösenden Bildern
  5. Tastaturkürzel verwenden - Beschleunigt die Annotation erheblich
  6. Beschriftungsfarben angeben - Erleichtert die visuelle Unterscheidung von Annotationen