建立一个手动分类训练数据图像的工具

Question

为了训练聚类算法，我需要对大量的图像进行分类，我想离线进行分类(数据是专有的)。基本上，我想要建立一个桌面调查工具，使我能够迅速地把每一张图片分成一个或两个类别。理想情况下，该工具将：

1. 在预先指定的桌面文件夹中搜索图像；
2. 显示图像和静态列表的类别，允许我点击一个；
3. 单击后，记录与图像相关的类别；
4. 将图像文件名和关联类别存储在某个数据集中；
5. 在文件夹中显示下一个无标记图像，并重复处理。

有没有一种简单的方法可以在Python中构建这种工具，或者其他一些我可以在离线下免费使用的预构建实用程序？

Answer 1

我已经创建了一个符合您的5项要求的代码，它可以在GitHub上作为图像排序2使用。与这里建议的其他脚本相比，图像分类2是100%免费的，您不需要花时间绘制边框--脚本只是为您打开一个GUI，单击多个按钮中的一个，相应地，每个图像都被分类到所需的类文件夹中，例如“猫”、“狗”、“卡车”a.s.o。

Answer 2

我建议您构建自己的数据库支持的Web应用程序，因为您拥有专有数据，而且很少(只有两个？)类。我会为图像、用户和标签创建表格。

用户：(id，姓名)

图片：(id，url)

标签：(user.id，image.id，时间，类别)

标签类可以是枚举。如果不希望让用户对同一图像进行多次评级，可以删除time列，并将前两个ID列设置为复合主键。

如果您从未处理过Web应用程序和数据库，这将看起来很复杂，但是一旦掌握了它的诀窍，就很容易了。这里是一个教程。这种方法的好处是持久化；由于数据库的存在，您可以关闭计算机和停止运行的起点。

一个更简单的选择是使用GUI组件(如用于jupyter的ipywidget )在一个会话中收集所有数据，并将标签写入文件。使用这种方法，您不会获得持久性。

Answer 3

数据报是一个很棒的在线服务。超级流线型UX，使用方便。还支持您在内部云上的私有数据。

也支持，多边形，分割等。

下面是一个您可以尝试的演示(不需要注册)：

演示图像分类

因为浏览器不允许直接访问本地磁盘上的文件，所以您可能需要运行一个虚拟的web服务器来获取本地URL到文件。