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Video-Annotation

Zeitliche Segmente annotieren, Frames klassifizieren, Schlüsselbilder markieren und Objekte in Videos verfolgen.

Video-Annotation

Potato bietet umfassende Video-Annotationsmöglichkeiten, einschließlich zeitlicher Segmentierung, Frame-Klassifizierung, Schlüsselbildmarkierung und Objektverfolgung.

Annotationsmodi

Modus	Beschreibung	Anwendungsfall
`segment`	Zeitliche Bereiche markieren	Szenenerkentung, Sprecherwechsel
`frame`	Einzelne Frames klassifizieren	Frame-Beschriftung
`keyframe`	Wichtige Momente markieren	Highlight-Erkennung
`tracking`	Objekte über Frames verfolgen	Objektverfolgung
`combined`	Alle Modi in einer Oberfläche	Komplexe Annotationsaufgaben

Grundkonfiguration

yaml

annotation_schemes:
  - name: "video_segments"
    description: "Mark segments where the speaker changes"
    annotation_type: "video_annotation"
    labels:
      - name: "Speaker A"
        color: "#FF6B6B"
      - name: "Speaker B"
        color: "#4ECDC4"

Konfigurationsoptionen

Feld	Typ	Standard	Beschreibung
`name`	string	Erforderlich	Eindeutiger Bezeichner für die Annotation
`description`	string	Erforderlich	Anweisungen für Annotatoren
`annotation_type`	string	Erforderlich	Muss `"video_annotation"` sein
`labels`	list	Erforderlich	Verfügbare Annotationsbeschriftungen
`mode`	string	`"segment"`	Annotationsmodus
`min_segments`	integer	0	Mindestanzahl erforderlicher Annotationen
`max_segments`	integer	null	Maximale Anzahl erlaubter Annotationen
`timeline_height`	integer	70	Zeitstrahl-Höhe in Pixeln
`overview_height`	integer	40	Übersichtsbalken-Höhe in Pixeln
`zoom_enabled`	boolean	true	Zeitstrahl-Zoom aktivieren
`playback_rate_control`	boolean	true	Wiedergabegeschwindigkeitsauswahl anzeigen
`frame_stepping`	boolean	true	Frame-für-Frame-Navigation aktivieren
`show_timecode`	boolean	true	Framenummer und Zeit anzeigen
`video_fps`	integer	30	Video-Framerate für Berechnungen

Beschriftungskonfiguration

Beschriftungen können einfache Zeichenketten oder detaillierte Objekte mit Farben und Tastaturkürzeln sein:

yaml

labels:
  - name: "intro"
    color: "#4ECDC4"
    key_value: "1"
  - name: "content"
    color: "#3B82F6"
    key_value: "2"
  - name: "outro"
    color: "#8B5CF6"
    key_value: "3"

Beispiele nach Modus

Segmentmodus (Standard)

Zeitliche Bereiche mit Start- und Endzeiten markieren:

yaml

annotation_schemes:
  - name: "scene_detection"
    description: "Mark each scene in the video"
    annotation_type: "video_annotation"
    mode: "segment"
    labels:
      - name: "indoor"
        color: "#3B82F6"
        key_value: "1"
      - name: "outdoor"
        color: "#22C55E"
        key_value: "2"
      - name: "transition"
        color: "#F59E0B"
        key_value: "3"
    zoom_enabled: true
    playback_rate_control: true

Frame-Modus

Einzelne Frames klassifizieren:

yaml

annotation_schemes:
  - name: "frame_quality"
    description: "Classify each frame's quality"
    annotation_type: "video_annotation"
    mode: "frame"
    labels:
      - name: "good"
        color: "#22C55E"
      - name: "blurry"
        color: "#F59E0B"
      - name: "occluded"
        color: "#EF4444"
    frame_stepping: true
    show_timecode: true

Schlüsselbild-Modus

Wichtige Momente markieren:

yaml

annotation_schemes:
  - name: "highlights"
    description: "Mark key moments in the video"
    annotation_type: "video_annotation"
    mode: "keyframe"
    labels:
      - name: "goal"
        color: "#22C55E"
      - name: "foul"
        color: "#EF4444"
      - name: "highlight"
        color: "#F59E0B"
    frame_stepping: true

Verfolgungsmodus

Objekte über Frames mit Begrenzungsrahmen verfolgen:

yaml

annotation_schemes:
  - name: "object_tracking"
    description: "Track the ball throughout the video"
    annotation_type: "video_annotation"
    mode: "tracking"
    labels:
      - name: "ball"
        color: "#3B82F6"
      - name: "player"
        color: "#22C55E"
    frame_stepping: true
    video_fps: 30

Kombinierter Modus

Mehrere Annotationstypen in einer Oberfläche verwenden:

yaml

annotation_schemes:
  - name: "comprehensive"
    description: "Full video annotation"
    annotation_type: "video_annotation"
    mode: "combined"
    labels:
      - name: "action"
        color: "#3B82F6"
      - name: "dialogue"
        color: "#22C55E"
      - name: "transition"
        color: "#F59E0B"
    zoom_enabled: true
    playback_rate_control: true
    frame_stepping: true
    show_timecode: true

Videoanzeige

Für einfache Videowiedergabe ohne Annotation (z. B. zur Begleitung anderer Annotationstypen) den Typ video verwenden:

yaml

annotation_schemes:
  - name: "video_player"
    description: "Watch the video clip"
    annotation_type: "video"
    video_path: "{{video_url}}"
    controls: true
    autoplay: false
    loop: false
    muted: false

Tastaturkürzel

Taste	Aktion
`Space`	Abspielen/Pausieren
`,` / `.`	Vorheriger/nächster Frame
`[`	Segmentstart markieren
`]`	Segmentende markieren
`Enter`	Segment erstellen
`K`	Schlüsselbild markieren
`C`	Aktuellen Frame klassifizieren
`Delete`	Ausgewählte Annotation entfernen
`1-9`	Beschriftung auswählen
`+` / `-`	Hinein-/herauszoomen

Datenformat

Eingabedaten

Die Datendatei sollte Videopfade oder URLs enthalten:

json

[
  {
    "id": "video_1",
    "video_url": "https://example.com/videos/sample1.mp4",
    "description": "Meeting recording - identify speakers"
  },
  {
    "id": "video_2",
    "video_url": "/data/videos/sample2.mp4",
    "description": "Activity video - label actions"
  }
]

Ausgabeformat

Die Ausgabe variiert je nach Modus:

Segmentmodus:

json

{
  "id": "video_1",
  "annotations": {
    "scene_detection": [
      {
        "start": 0.0,
        "end": 5.2,
        "start_frame": 0,
        "end_frame": 156,
        "label": "indoor"
      }
    ]
  }
}

Frame-Modus:

json

{
  "id": "video_1",
  "annotations": {
    "frame_quality": [
      {
        "frame": 120,
        "time": 4.0,
        "label": "good"
      }
    ]
  }
}

Schlüsselbild-Modus:

json

{
  "id": "video_1",
  "annotations": {
    "highlights": [
      {
        "frame": 450,
        "time": 15.0,
        "label": "goal",
        "note": "First goal of the match"
      }
    ]
  }
}

Verfolgungsmodus:

json

{
  "id": "video_1",
  "annotations": {
    "object_tracking": [
      {
        "id": "track_1",
        "label": "ball",
        "frames": [
          {"frame": 0, "bbox": {"x": 100, "y": 200, "w": 30, "h": 30}},
          {"frame": 1, "bbox": {"x": 105, "y": 198, "w": 30, "h": 30}}
        ]
      }
    ]
  }
}

Unterstützte Videoformate

MP4 (empfohlen)
WebM
MOV
OGG

Video-Objektverfolgung mit Schlüsselbild-Interpolation

Neu in v2.2.0

Der Verfolgungsmodus unterstützt jetzt Schlüsselbild-Interpolation, die es Annotatoren ermöglicht, Objektpositionen an Schlüsselbildern zu markieren, während Zwischenframes automatisch interpoliert werden. Dies beschleunigt Objektverfolgungsaufgaben erheblich.

yaml

annotation_schemes:
  - name: "tracking"
    description: "Track objects with keyframe interpolation"
    annotation_type: "video_annotation"
    mode: "tracking"
    labels:
      - name: "person"
        color: "#3B82F6"
      - name: "vehicle"
        color: "#22C55E"
    frame_stepping: true
    video_fps: 30

Arbeitsablauf

Zu einem Schlüsselbild navigieren und einen Begrenzungsrahmen um das Objekt zeichnen
Mehrere Frames vorspringen und den Begrenzungsrahmen neu positionieren
Das System interpoliert automatisch Positionen für Zwischenframes
Interpolierte Positionen nach Bedarf überprüfen und anpassen

Die vollständige Liste gültiger Annotationsmodi ist: segment, frame, keyframe, tracking und combined.

Technische Hinweise

Verwendet Peaks.js für Zeitstrahl-Visualisierung
Standard-HTML5-Videoelemente (keine zusätzlichen Server-Abhängigkeiten)
Zeitstrahl unterstützt Ziehen zur Auswahl für die Segmenterstellung

Bewährte Vorgehensweisen

Komprimierte Videos verwenden - Große Dateien verlangsamen das Laden
Geeignete FPS festlegen - video_fps an die tatsächliche Video-Framerate anpassen
Frame-Stepping aktivieren - Unverzichtbar für präzise Frame-Annotation
Wiedergabegeschwindigkeit nutzen - Zeitlupe hilft bei detaillierter Arbeit
Klare Segmentdefinitionen bereitstellen - Festlegen, was Segmentgrenzen ausmacht
Eindeutige Farben verwenden - Beschriftungen visuell unterscheidbar machen
Zeitstrahl-Höhe berücksichtigen - Für komplexe Segmentierungsaufgaben erhöhen