图像注释在计算机视觉中发挥着重要作用，该技术允许计算机从数字图像或视频中获得高级理解，并像人类一样查看和解释视觉信息。
计算机视觉技术是很多实际应用技术落地的基础，如自动驾驶汽车、肿瘤检测和无人驾驶飞行器。
图像注释标记是创建大多数计算机视觉模型的主要步骤。经过注释标记后的数据集成为机器学习和使用深度学习技术进行图像识别的有用组件。
什么是图像注释？
图像标注是标记数据集图像以训练机器学习模型的过程。因此，图像注释用于标记您需要系统识别的特征。
注释任务通常涉及手动工作，有时需要计算机辅助帮助。机器学习工程师预先确定标签，称为“类”，并将特定于图像的信息提供给计算机视觉模型。在模型训练和部署之后，它将预测和识别新图像中尚未注释的那些预定特征。
为什么需要图像注释？
标记图像对于功能数据集是必要的，因为它让训练模型知道图像的重要部分是什么，以便以后可以使用这些注释在新的、从未见过的图像中识别。
视频注释
视频标注是基于图像标注的概念。对于视频注释，在每个视频帧（图像）上手动标记特征，以训练用于视频检测的机器学习模型。因此，视频检测模型的数据集由各个视频帧的图像组成。
为了训练和开发基于深度神经网络(DNN)的计算机视觉算法，在预训练模型不够具体或不够准确的情况下，需要进行数据标注。
如前所述，有大量可用的公共图像数据集，具有数百万个图像注释。对于常见和标准化的对象检测问题，在大量公共数据集上训练的算法提供了非常大的帮助。
在某些情况下，图像标注是必不可少的：
1、新任务
当AI应用于新的AI任务而没有可用的适当注释数据时，图像注释很重要。例如，在工业自动化中，计算机视觉经常被用于检测特定物品及其状况。
2、受限数据
虽然互联网上有大量可用数据，但某些图像数据需要许可协议，并且在商业计算机视觉产品的开发中可能会限制其使用。在医学成像等某些领域，当涉及敏感的视觉对象（人脸、可识别属性等）时，手动数据注释通常会带来隐私问题。另一个挑战是使用包含公司知识产权的图像。
如何注释图像？
步骤1：准备图像数据集。
步骤2：指定要检测的对象的类标签。
步骤3：在每张图像中，在要检测的对象周围画一个框。
步骤4：为您绘制的每个框选择类标签。
步骤5：以所需格式导出注解
