一种基于Canvas的图像标注方法及系统技术方案

本发明专利技术提供一种基于Canvas的图像标注方法及系统，涉及图像处理技术领域，所述方法包括步骤为：根据图像显示指令获取待标注图像，将待标注图像在Canvas画布内显示；实时监测Canvas画布内的鼠标点击事件，获取鼠标点击事件集合，根据鼠标点击事件集合绘制标注图像；实时监测Canvas画布内的鼠标点击事件，并且对标注图像进行移动、缩放或显隐处理；采用人工标注或图像识别的方式对标注图像进行标签赋值。本发明专利技术基于Canvas画布，通过浏览器在线对待标注图像进行图像绘制，对标注图像进行位置、图形变化，对标注图像进行多人协同标注或智能标注，提高图像标注、分类的效率。分类的效率。分类的效率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于Canvas的图像标注方法及系统


[0001]本专利技术涉及图像处理
，具体而言，涉及一种基于Canvas的图像标注方法及系统。

技术介绍

[0002]随着科技的发展，互联网己经全面进入人工智能时代，人工智能目前的高速发展依靠的是大数据和机器学习结合的技术模式，在大数据计算的基础上通过机器学习的方式，强化机器对于复杂模式的预判能力。人工智能需要经过对数以千万甚至数亿级别的训练数据集的深度学习，深度学习是需要大量的标注数据来做支持的，所以通过数据采集和标注工作能够提供海量的训练数据集。目前大部分的数据标注工作其实是图像标注，例如图像识别、人脸识别、用户行为分析等人工智能领域都需要图像标注。
[0003]现有的图像标注工具大多基于人工进行图像标注，无法基于图像识别技术进行图像标注，并且在进行人工图像标注时，无法进行协同标注，图像标注的效率较低，灵活性较差。

技术实现思路

[0004]为了解决现有图像标注效率低的问题，本专利技术实施例提供了一种基于Canvas的图像标注方法及系统。
[0005]在第一方面，本专利技术实施例中提供一种基于Canvas的图像标注方法，所述方法包括以下步骤：
[0006]根据图像显示指令获取待标注图像，并且将待标注图像在目标浏览器中的Canvas画布内显示；
[0007]实时监测Canvas画布内的鼠标点击事件，并且获取预设时间段内的鼠标点击事件集合，根据鼠标点击事件集合绘制标注图像；
[0008]实时监测Canvas画布内的鼠标点击事件，判断是否有鼠标点击事件发生在标注图像上，如果有，则判断是否有鼠标点击事件发生在预设控制点上，如果有，则根据鼠标点击事件对标注图像进行移动、缩放或显隐处理；
[0009]采用人工标注或图像识别的方式对标注图像进行标签赋值。
[0010]于上述实施例中，本专利技术通过浏览器访问Canvas画布，基于原生的Canvas画布，通过监测鼠标点击事件绘制标注图像，对标注图像进行移动、缩放或显隐等处理，并且能够进行人工图像标注和智能图像标注，提高图像标注的效率和灵活性。
[0011]作为本申请一些可选实施方式，如果标注图像为矩形，则根据鼠标点击事件集合绘制标注图像的流程如下：
[0012]根据鼠标点击事件集合中记录的起点坐标和终点坐标得到标注图像的宽和高；
[0013]通过Canvas画布的矩形绘制函数按照宽和高进行矩形填充，生成标注图像。
[0014]作为本申请一些可选实施方式，如果标注图像为圆形，则根据鼠标点击事件集合
绘制标注图像的流程如下：
[0015]根据鼠标点击事件集合中记录的起点坐标和终点坐标得到标注图像的直径；
[0016]通过Canvas画布的矩形绘制函数按照直径进行圆形填充，生成标注图像。
[0017]作为本申请一些可选实施方式，如果标注图像为多边形，则根据鼠标点击事件集合绘制标注图像的流程如下：
[0018]根据鼠标点击事件集合中记录的一系列点坐标绘制若干条边；
[0019]采用投影法校验任意两条边的相交情况，并且通过Canvas画布的路径填充函数进行多边形填充，生成标注图像。
[0020]作为本申请一些可选实施方式，采用人工标注的流程如下：
[0021]预先将不同的快捷键敲击事件与不同的标签赋值参数进行绑定；
[0022]通过鼠标点击事件选中标注图像，通过快捷键敲击事件获取标签赋值参数，并且将标签赋值参数与标注图像融合。
[0023]作为本申请一些可选实施方式，采用图像识别的流程如下：
[0024]预先采集若干标注图像以及对应的标签赋值参数，形成数据集；
[0025]将数据集输入神经网络模型进行模型训练，得到标签赋值模型；
[0026]将待进行标签赋值的标注图像输入标签赋值模型，获取标签赋值参数，并且将标签赋值参数与标注图像融合。
[0027]作为本申请一些可选实施方式，所述人工标注包括个人标注和团队标注，即通过多人协同标注的方式，提高图像标注的效率。
[0028]作为本申请一些可选实施方式，团队标注的流程如下：
[0029]创建一个团队后生成团队加入密钥，团队成员根据密钥加入团队，记录团队成员的数量，并且预先设置不同团队成员的图像标注周期；
[0030]获取待标注图像，按照不同团队成员的图像标注周期分配待标注图像；
[0031]不同的团队成员分别进行个人标注，即通过鼠标点击事件选中标注图像，通过快捷键敲击事件获取标签赋值参数，并且将标签赋值参数与标注图像融合。
[0032]在第二方面，本专利技术提供一种基于Canvas的图像标注系统，所述系统包括：
[0033]标注图像获取单元，所述标注图像获取单元用于根据图像显示指令获取待标注图像，并且将待标注图像在目标浏览器中的Canvas画布内显示；
[0034]鼠标点击事件获取单元，所述鼠标点击事件获取单元用于实时监测Canvas画布内的鼠标点击事件，并且获取预设时间段内的鼠标点击事件集合，与此同时，实时监测Canvas画布内的鼠标点击事件；
[0035]标注图像绘制单元，所述标注图像绘制单元用于根据鼠标点击事件集合绘制标注图像；
[0036]标注图像变化单元，所述标注图像变化单元用于根据鼠标点击事件对标注图像进行移动、缩放或显隐处理；
[0037]快捷键敲击事件获取单元，所述快捷键敲击事件获取单元用于实时监测快捷键敲击事件，根据敲击事件获取标签赋值参数，并且将标签赋值参数与标注图像融合；
[0038]图像识别单元，所述图像识别单元用于将待进行标签赋值的标注图像输入标签赋值模型，获取标签赋值参数，并且将标签赋值参数与标注图像融合；
[0039]标注类型选择单元，所述标注类型选择单元用于选择人工标注或图像识别的方式进行标签赋值；
[0040]所述标注类型选择单元包括个人标注模块、团队标注模块、协同管理模块；
[0041]所述个人标注模块用于预先将不同的快捷键敲击事件与不同的标签赋值参数进行绑定；通过鼠标点击事件选中标注图像，通过快捷键敲击事件获取标签赋值参数，并且将标签赋值参数与标注图像融合。
[0042]所述团队标注模块用于创建一个团队后生成团队加入密钥，团队成员根据密钥加入团队，记录团队成员的数量，预先设置不同团队成员的图像标注周期；获取待标注图像，按照不同团队成员的图像标注周期分配待标注图像；不同的团队成员分别进行人工标注，即通过鼠标点击事件选中标注图像，通过快捷键敲击事件获取标签赋值参数，并且将标签赋值参数与标注图像融合。
[0043]所述协同管理模块用于预先设置不同团队成员优先级，对于团队成员优先级较高的团队成员，则可以对优先级较低的团队成员进行标注校验。
[0044]于上述实施例中，通过标注图像获取单元获取待标注图像，通过鼠标点击事件获取单元监测鼠标点击事件绘制标注图像，通过快捷键敲击事件本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于Canvas的图像标注方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：根据图像显示指令获取待标注图像，并且将待标注图像在目标浏览器中的Canvas画布内显示；实时监测Canvas画布内的鼠标点击事件，并且获取预设时间段内的鼠标点击事件集合，根据鼠标点击事件集合绘制标注图像；实时监测Canvas画布内的鼠标点击事件，判断是否有鼠标点击事件发生在标注图像上，如果有，则判断是否有鼠标点击事件发生在预设控制点上，如果有，则根据鼠标点击事件对标注图像进行移动、缩放或显隐处理；采用人工标注或图像识别的方式对标注图像进行标签赋值。2.根据权利要求1所述的一种基于Canvas的图像标注方法，其特征在于，如果标注图像为矩形，则根据鼠标点击事件集合绘制标注图像的流程如下：根据鼠标点击事件集合中记录的起点坐标和终点坐标得到标注图像的宽和高；通过Canvas画布的矩形绘制函数按照宽和高进行矩形填充，生成标注图像。3.根据权利要求1所述的一种基于Canvas的图像标注方法，其特征在于，如果标注图像为圆形，则根据鼠标点击事件集合绘制标注图像的流程如下：根据鼠标点击事件集合中记录的起点坐标和终点坐标得到标注图像的直径；通过Canvas画布的矩形绘制函数按照直径进行圆形填充，生成标注图像。4.根据权利要求1所述的一种基于Canvas的图像标注方法，其特征在于，如果标注图像为多边形，则根据鼠标点击事件集合绘制标注图像的流程如下：根据鼠标点击事件集合中记录的一系列点坐标绘制若干条边；采用投影法校验任意两条边的相交情况，并且通过Canvas画布的路径填充函数进行多边形填充，生成标注图像。5.根据权利要求1所述的一种基于Canvas的图像标注方法，其特征在于，采用人工标注的流程如下：预先将不同的快捷键敲击事件与不同的标签赋值参数进行绑定；通过鼠标点击事件选中标注图像，通过快捷键敲击事件获取标签赋值参数，并且将标签赋值参数与标注图像融合。6.根据权利要求5所述的一种基于Canvas的图像标注方法，其特征在于，采用图像识别的流程如下：预先采集若干标注图像以及对应的标签赋值参数，形成数据集；将数据集输入神经网络模型进行模型训练，得到标签赋值模型；将待进行标签赋值的标注图像输入标签赋值模型，获取标签赋值参数，并...

【专利技术属性】
技术研发人员：ꢀ五一IntClG零六F九四五一，
申请(专利权)人：成都数之联科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：