主要内容

pixelLabelTrainingData

创建从地面真实语义分割训练数据

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句法

[imd, pxds] = pixelLabelTrainingData (gTruth)
[IMDS，pxds] = pixelLabelTrainingData（gTruth，名称，值）

描述

例子

[IMDS.那pxds) = pixelLabelTrainingData (gTruth）创建图像数据存储IMDS.和像素标签数据存储pxds从特定的地面真理。您可以将返回的数据存储组合成pixelLabelImageDatastore并使用trainNetwork（深度学习工具箱）函数用于训练深度学习分割网络。属性也可以使用这些数据存储evaluateSemanticSegmentation功能评估从深度学习或古典的分割方法的结果。

该函数支持使用多个MATLA金宝appB进行并行计算®工人。使用使能并行计算计算机视觉工具箱首选项对话框。

[IMDS.那pxds) = pixelLabelTrainingData (gTruth那名称,值）返回带有由一个或多个名称-值对参数指定的附加选项的图像和像素标签数据存储。

  • 如果groundTruth在对象gTruth是使用视频文件、自定义数据源或imageDatastore与不同的自定义功能，阅读，那么你可以指定的名称 - 值对参数的任意组合。

  • 如果groundTruth对象是从图像集合或图像序列数据源创建的，则只能指定SamplingFactor名称 - 值对参数

例子

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打开生活的脚本

负载groundTruth对象命名gTruth．ground truth包含三角形和背景的像素标签，标注在100帧的视频上。

visiondataPath = fullfile (matlabroot,“工具箱”那'想象'那'visiondata'）;让addpath（完整文件（visiondataPath，“triangleImages”));让addpath（完整文件（visiondataPath，“triangleImages”那'testLabels'));loadedData =负载(fullfile (visiondataPath“triangleImages”那“triangleGroundTruth.mat”));gTruth = loadedData.gTruth;

创建在当前目录中的文件夹。

FOLDERNAME =完整文件（TEMPDIR，“videoFrames”）;MKDIR（文件夹名）

创建一个imageDatastore和一个pixelLabelDatastore从视频文件和相应的像素的标签。写五分之一的图像到磁盘。

[imd, pxdsTruth] = pixelLabelTrainingData (gTruth,......'SamplingFactor'5,'WriteLocation'，文件夹名称）;
Writing 20 images extracted from triangleVideo.avi…

确认临时文件夹包含每5张图片。

imds.Files
ans =.20×1细胞{ '/tmp/videoFrames/triangleVideo01.png'} { '/tmp/videoFrames/triangleVideo06.png'} { '/tmp/videoFrames/triangleVideo11.png'} { '/tmp/videoFrames/triangleVideo16.png'} {”/tmp/videoFrames/triangleVideo21.png '} {' /tmp/videoFrames/triangleVideo26.png '} {' /tmp/videoFrames/triangleVideo31.png '} {' /tmp/videoFrames/triangleVideo36.png '} {'/ TMP/videoFrames/triangleVideo41.png '} {' /tmp/videoFrames/triangleVideo46.png '} {' /tmp/videoFrames/triangleVideo51.png '} {' /tmp/videoFrames/triangleVideo56.png '} {'/ TMP / videoFrames/triangleVideo61.png '} {' /tmp/videoFrames/triangleVideo66.png '} {' /tmp/videoFrames/triangleVideo71.png '} {' /tmp/videoFrames/triangleVideo76.png '} {'/ TMP / videoFrames / triangleVideo81.PNG '} {' /tmp/videoFrames/triangleVideo86.png '} {' /tmp/videoFrames/triangleVideo91.png '} {' /tmp/videoFrames/triangleVideo96.png'}

从路径中删除视频和图像。

rmpath（完整文件（visiondataPath，“triangleImages”));rmpath（完整文件（visiondataPath，“triangleImages”那'testLabels'));

输入参数

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地面实况数据，指定为标groundTruth物体或阵列groundTruth对象。什么时候gTruth是groundTruth对象时,LabelDefinitions属性必须包含相同的像素标号名称。

中使用自定义数据源gTruth如果启用了并行计算，那么读取器函数将与MATLAB工作人员池一起并行地从数据源读取图像。

名称-值对的观点

指定可选的逗号分离对名称,值参数。姓名是参数名称和价值为对应值。姓名必须出现在引号内。可以以任意顺序指定多个名称和值对参数Name1, Value1,…,的家．

例子:'SamplingFactor'那5.

因子在其处的地面实况数据源的子样本的图像，指定为逗号分隔的一对组成的'SamplingFactor'和整数或整数的向量。对于采样因素N，返回的图像数据存储IMDS.包括每一个N地面真值数据源中的图像。带有空像素标签的地面真实图像被忽略。

SamplingFactor 采样因子应用
整数 所有的地面实况数据源gTruth用相同的采样因子被采样，N．
整数矢量 这K.地面真实数据源gTruth用的采样因子采样N（K.）．

图像文件格式，指定为逗号分隔的一对组成的“ImageFormat”和串标量或特征向量。文件格式必须支持金宝appIMWRITE.．这个论点只适用于groundTruth使用视频文件或自定义数据源对象创建。

文件夹名称写入提取图像，指定为字符串标量或特征向量。指定文件夹必须存在并有写入权限。

这种说法仅适用于：

当:

  • 输入groundTruth对象是从图像序列数据源创建的。

  • 输入数组groundTruth对象都包含使用相同自定义的图像数据存储读功能。

  • 任何输入groundTruth对象包含数据存储，则使用默认值读功能。

图像文件格式，指定为字符串标量或特征向量。文件格式必须支持金宝appIMWRITE.．

这种说法仅适用于：

当:

  • 输入groundTruth对象是从图像序列数据源创建的。

  • 输入数组groundTruth对象都包含使用相同自定义的图像数据存储读功能。

  • 任何输入groundTruth对象包含数据存储，则使用默认值读功能。

输出图像文件名的前缀，指定为字符串标量或字符向量。图像文件被命名为:

  _

默认值使用提取图像的数据源的名称，strcat (sourceName, ' _ ')用于视频和自定义数据源，或“数据存储”图像数据存储。

这种说法仅适用于：

当:

  • 输入groundTruth对象是从图像序列数据源创建的。

  • 输入数组groundTruth对象都包含使用相同自定义的图像数据存储读功能。

  • 任何输入groundTruth对象包含数据存储，则使用默认值读功能。

在MATLAB命令行上显示训练进度，指定为逗号分隔对组成“详细”和真正的或错误的．这个论点只适用于groundTruth使用视频文件或自定义数据源对象创建。

输出参数

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从地面实况提取的图像采集，gTruth，返回为imageageAtastore.对象。每张图片的IMDS.具有至少一个类的像素的标签注释。IMDS.忽略的图像，不带注释的。

从地面真相中提取的像素标记数据，gTruth，返回为PixelLabelDatastore对象。该对象包含图像数据存储中包含的每个图像的像素标签的分类矩阵，IMDS.．与像素标签不对应的标签将被忽略。

也可以看看

应用

职能

对象

话题

在R2018A介绍

计算机视觉工具箱文档

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