计算机标注图 是计算机视觉的一部分，主要涉及对数字图像或视频进行各种操作以分析和理解其内容。这个过程可以包括识别图像中的物体、场景、活动、属性等，并为这些元素分配标签或注释。图像标注是许多计算机视觉应用的基础，例如图像识别、目标检测、图像分割、机器学习等。通过图像标注，研究人员可以收集大量带有标签的数据，这些数据随后被用来训练和验证各种算法，从而推动计算机视觉技术的进步。
图像标注可以进一步分为几种类型，包括：
语义标注：
为图像中的每个像素或区域分配一个类别标签，如“汽车”、“人”、“建筑物”等。
实例标注：
在语义标注的基础上，为每个类别中的不同实例分配一个唯一的标识符。
多边形标注：
为图像中的物体边界或轮廓分配一系列坐标点，形成多边形。
关键点标注：
在图像中标记出重要的点，如物体的关键特征点。
图像标注在许多实际应用中都有重要作用，例如自动驾驶、视频监控、医疗图像分析、无人机导航等。随着深度学习技术的发展，自动化的图像标注方法也在不断提高标注的准确性和效率。