计算机图像标记是指 给图像添加标签的过程。这个过程可以包括为整个图像添加一个标签，或者为图像内的不同区域或像素组添加多个标签。图像标记是计算机视觉任务中至关重要的一环，它用于训练机器学习模型，使计算机能够识别、分类和理解图像内容。
边界框标注：
在图像内特定对象周围绘制一个框，这个框应尽可能靠近对象的每个边缘。这种标注方法常用于无人驾驶车辆中，帮助车辆实时区分和避免与其他实体接触。
3D长方体标注：
与边界框类似，3D长方体标注在图像中的对象周围绘制一个框，但这个框不仅包括对象的长和宽，还包括对象的近似深度。这种标注方法用于需要高精度深度信息的应用，例如自动驾驶和机器人导航。
多边形标注：
当图像中的对象不能很好地匹配边界框或3D长方体时，可以使用多边形来更精确地标注对象。这种方法常用于交通图像和航拍图像中的地标和建筑物标注。
文本描述标注：
为图像添加文字描述或标签，以帮助人们更好地理解、识别和分类图像。这些标注可以包括物体、场景、情感、活动等多种内容，广泛应用于计算机视觉、图像识别、自然语言处理等领域。
图像标注的数据通常被用于训练机器模型，使计算机在见到无标记的新数据时能够识别出这些特征。通过标注，模型可以学习如何区分不同的图像内容，并在各种计算机视觉任务中应用这些知识，例如图像分类、目标检测、图像分割、人脸识别等。
总之，图像标注是计算机视觉的基础，它通过为图像添加有用的标签，帮助计算机更好地理解和处理图像数据，从而推动人工智能技术的快速发展。