在计算机视觉注释 (CVAT) 中将标记的图像裁剪成单独的图像？答案

【问题标题】：Crop the labeled are into a separate image in Computer Vision Annotation (CVAT)?在计算机视觉注释 (CVAT) 中将标记的图像裁剪成单独的图像？
【发布时间】：2022-01-11 00:47:41
【问题描述】：

我有一组可以看到不同动物的框架。我已经使用 CVAT 的多边形功能对它们进行了注释。现在，我需要做的就是裁剪注释部分并将特征提取为 CSV 文件。

我可以在 MATLAB 中使用 VGG16 提取特征，使用如下代码：

net = vgg16;
I = imread('myImage.jpg');
featureMap = activations(net, I, 'pool5');
disp(featureMap);

因为我想在 Weka 中使用我的数据，我想摆脱图像文件，我想使用这些功能训练我的算法。我想使用的算法是决策树、SVM 和 RCNN。

如何在 CVAT 中裁剪带注释的部分？以及如何将我的功能作为 CSV 文件获取？

【问题讨论】：

标签： matlab computer-vision weka cvat

【解决方案1】：

首先，我将CVAT的COCO结果和输出图像上传到Roboflow，并根据COCO（JSON）文件中定义的矩形框裁剪图像。

在那之后，因为我有三个不同的类，所以我创建了三个不同的文件夹，并将它们命名为我的类。然后，我将每个班级的裁剪图像复制到相关文件夹中。

最后，我使用 MATLAB 运行以下代码，使用 vgg16 提取特征：

imds = imageDatastore('E:/...', ...
'IncludeSubfolders',true,'LabelSource','foldernames');
%% 
[imdsTrain, imdsValidation] = splitEachLabel(imds,0.7,'randomized');
%% 
net = vgg16;
%% 
layer = 'fc8';
%% 
featuresTrain = activations(net, imdsTrain, layer, 'OutputAs','channels');
featuresTest = activations(net, imdsValidation, layer, 'OutputAs','channels');

准备好训练集和测试集后，我创建了两个不同的 .csv 文件，并将它们的内容复制到这两个文件中，为了分类，我使用了 WEKA。

【讨论】：