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# Rotulagem de imagens
Um rótulo identifica um objeto, cena, conceito ou caixa delimitadora ao redor de um objeto em uma imagem. Por exemplo, se seu conjunto de dados contiver imagens de cães, será possível adicionar rótulos para raças de cães.
Depois de importar suas imagens para um conjunto de dados, talvez seja necessário adicionar rótulos às imagens ou corrigir imagens com rótulos incorretos. Por exemplo, imagens não estão rotuladas se forem importadas de um computador local. A galeria de conjuntos de dados é usada para adicionar novos rótulos ao conjunto de dados e atribuir rótulos e caixas delimitadoras às imagens no conjunto de dados.
A forma como as imagens são rotuladas nos conjuntos de dados determina o tipo de modelo que o Amazon Rekognition Custom Labels treina. Para obter mais informações, consulte [Como definir os conjuntos de dados](md-dataset-purpose.md).
**Topics**
+ [Como gerenciar rótulos](md-labels.md)
+ [Como atribuir rótulos em nível de imagem em uma imagem](md-assign-image-level-labels.md)
+ [Como rotular objetos com caixas delimitadoras](md-localize-objects.md)
# Como gerenciar rótulos
É possível gerenciar rótulos usando o console do Amazon Rekognition Custom Labels. Não há uma API específica para gerenciar rótulos. Os rótulos são adicionados ao conjunto de dados quando você cria o conjunto de dados com `CreateDataset` ou quando você adiciona mais imagens ao conjunto de dados com `UpdateDatasetEntries`.
**Topics**
+ [Como gerenciar rótulos (console)](#md-labels-console)
+ [Como gerenciar rótulos (SDK)](#md-labels-sdk)
## Como gerenciar rótulos (console)
É possível usar o console do Amazon Rekognition Custom Labels para adicionar, alterar ou remover rótulos de um conjunto de dados. Para adicionar um rótulo a um conjunto de dados, é possível adicionar um novo rótulo que você cria ou importar rótulos de um conjunto de dados existente no Rekognition.
**Topics**
+ [Adicionar novos rótulos (console)](#md-add-new-labels)
+ [Alterar e remover rótulos (console)](#md-edit-labels-after-adding)
### Adicionar novos rótulos (console)
É possível especificar novos rótulos que você deseja adicionar ao conjunto de dados.
#### Adicione rótulos usando a janela de edição
**Para adicionar um novo rótulo (console)**
1. Abra o console do Amazon Rekognition em. [https://console.aws.amazon.com/rekognition/](https://console.aws.amazon.com/rekognition/)
1. Escolha **Usar rótulos personalizados**.
1. Escolha **Comece a usar**.
1. No painel de navegação esquerdo, selecione **Projetos**.
1. Na página **Projetos**, escolha o projeto que deseja usar. A página de detalhes do seu projeto é exibida.
1. Se quiser adicionar rótulos ao seu conjunto de dados de treinamento, escolha a guia **Treinamento**. Caso contrário, escolha a guia **Teste** para adicionar rótulos ao conjunto de dados de teste.
1. Escolha **Iniciar rotulagem** para entrar no modo de rotulagem.
1. Na seção **Rótulos** da galeria do conjunto de dados, escolha **Gerenciar rótulos** para abrir a caixa de diálogo **Gerenciar rótulos**.
1. Na caixa de edição, insira um novo nome de rótulo.
1. Selecione **Adicionar novo rótulo**.
1. Repita as etapas 9 e 10 até criar todos os rótulos necessários.
1. Escolha **Salvar** para salvar os rótulos que você adicionou.
### Alterar e remover rótulos (console)
É possível renomear ou remover rótulos depois de adicioná-los a um conjunto de dados. Só é possível remover rótulos que não estejam atribuídos a nenhuma imagem.
**Para renomear ou remover um rótulo existente (console)**
1. Abra o console do Amazon Rekognition em. [https://console.aws.amazon.com/rekognition/](https://console.aws.amazon.com/rekognition/)
1. Escolha **Usar rótulos personalizados**.
1. Escolha **Comece a usar**.
1. No painel de navegação esquerdo, selecione **Projetos**.
1. Na página **Projetos**, escolha o projeto que deseja usar. A página de detalhes do seu projeto é exibida.
1. Se quiser alterar ou excluir rótulos no seu conjunto de dados de treinamento, escolha a guia **Treinamento**. Caso contrário, escolha a guia **Teste** para alterar ou excluir rótulos ao conjunto de dados de teste.
1. Escolha **Iniciar rotulagem** para entrar no modo de rotulagem.
1. Na seção **Rótulos** da galeria do conjunto de dados, escolha **Gerenciar rótulos** para abrir a caixa de diálogo **Gerenciar rótulos**.
1. Escolha o rótulo que você deseja editar ou excluir.
![\[Caixa de diálogo Gerenciar rótulos mostrando um campo de texto para adicionar um novo rótulo e um rótulo existente chamado “test”, com opções para salvar ou cancelar alterações.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/rekognition/latest/customlabels-dg/images/change-delete-label.jpg)
1. Se escolher o ícone de exclusão (X), o rótulo será removido da lista.
1. Se quiser alterar o rótulo, escolha o ícone de edição (lápis e bloco de papel) e insira um novo nome de rótulo na caixa de edição.
1. Escolha **Salvar** para salvar as alterações.
## Como gerenciar rótulos (SDK)
Não há uma API exclusiva que gerencie rótulos de conjuntos de dados. Se criar um conjunto de dados com `CreateDataset`, os rótulos encontrados no arquivo de manifesto ou no conjunto de dados copiado, crie o conjunto inicial de rótulos. Se adicionar mais imagens com a API `UpdateDatasetEntries`, novos rótulos encontrados nas entradas serão adicionados ao conjunto de dados. Para obter mais informações, consulte [Como adicionar mais imagens (SDK)](md-add-images.md#md-add-images-sdk). Para excluir rótulos de um conjunto de dados, você deve remover todas as anotações de rótulos no conjunto de dados.
**Para excluir rótulos de um conjunto de dados**
1. Chame `ListDatasetEntries` para obter as entradas do conjunto de dados. Para obter um código de exemplo, consulte [Como listar entradas do conjunto de dados (SDK)](md-listing-dataset-entries-sdk.md).
1. No arquivo, remova todas as anotações do rótulo. Para obter mais informações, consulte [Importar rótulos ao nível da imagem em arquivos de manifesto](md-create-manifest-file-classification.md) e [Localização de objetos em arquivos de manifesto](md-create-manifest-file-object-detection.md).
1. Use o arquivo para atualizar o conjunto de dados com a API `UpdateDatasetEntries`. Para obter mais informações, consulte [Como adicionar mais imagens (SDK)](md-add-images.md#md-add-images-sdk).
# Como atribuir rótulos em nível de imagem em uma imagem
Os rótulos em nível de imagem são usados para treinar modelos que classificam imagens em categorias. Um rótulo no nível da imagem indica que uma imagem contém um objeto, cena ou conceito. Por exemplo, a imagem a seguir mostra um rio. Se seu modelo classificar as imagens como contendo rios, você adicionaria um rótulo no nível da imagem de *rio*. Para obter mais informações, consulte [Como definir os conjuntos de dados](md-dataset-purpose.md).
![\[Lago refletindo montanhas e nuvens em águas paradas ao pôr do sol ou nascer do sol.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/rekognition/latest/customlabels-dg/images/pateros.jpg)
Um conjunto de dados que contém rótulos em nível de imagem precisa de pelo menos dois rótulos definidos. Cada imagem precisa de pelo menos um rótulo atribuído que identifique o objeto, a cena ou o conceito na imagem.
**Para atribuir rótulos em nível de imagem em uma imagem (console)**
1. Abra o console do Amazon Rekognition em. [https://console.aws.amazon.com/rekognition/](https://console.aws.amazon.com/rekognition/)
1. Escolha **Usar rótulos personalizados**.
1. Escolha **Comece a usar**.
1. No painel de navegação esquerdo, selecione **Projetos**.
1. Na página **Projetos**, escolha o projeto que deseja usar. A página de detalhes do seu projeto é exibida.
1. No painel de navegação esquerdo, selecione **Conjunto de dados**.
1. Se quiser adicionar rótulos ao seu conjunto de dados de treinamento, escolha a guia **Treinamento**. Caso contrário, escolha a guia **Teste** para adicionar rótulos ao conjunto de dados de teste.
1. Escolha **Iniciar rotulagem** para entrar no modo de rotulagem.
1. Na galeria de imagens, selecione uma ou mais imagens às quais você deseja adicionar rótulos. Só é possível selecionar imagens em uma única página de cada vez. Para selecionar uma faixa contígua de imagens em uma página:
1. Selecione a primeira imagem no intervalo.
1. Pressione e segure a tecla shift.
1. Selecione o último intervalo de imagens. As imagens entre a primeira e a segunda imagem também são selecionadas.
1. Solte a tecla shift.
1. Escolha **Atribuir rótulos em nível de imagem**.
1. Na caixa de diálogo **Atribuir um rótulo em nível de imagem às imagens selecionadas**, selecione um rótulo que deseja atribuir à imagem ou imagens.
1. Escolha **Atribuir** para atribuir um rótulo à imagem.
1. Repita a rotulagem até que cada imagem seja anotada com os rótulos necessários.
1. Escolha **Salvar alterações** para salvar suas alterações.
## Atribuir rótulos em nível de imagem (SDK)
É possível usar a API `UpdateDatasetEntries` para adicionar ou atualizar os rótulos em nível de imagem atribuídos a uma imagem. `UpdateDatasetEntries` usa uma ou mais linhas JSON. Cada linha JSON representa uma única imagem. Para uma imagem com um rótulo em nível de imagem, a linha JSON é semelhante à seguinte.
```
{"source-ref":"s3://custom-labels-console-us-east-1-nnnnnnnnnn/gt-job/manifest/IMG_1133.png","TestCLConsoleBucket":0,"TestCLConsoleBucket-metadata":{"confidence":0.95,"job-name":"labeling-job/testclconsolebucket","class-name":"Echo Dot","human-annotated":"yes","creation-date":"2020-04-15T20:17:23.433061","type":"groundtruth/image-classification"}}
```
O campo `source-ref` indica a localização da imagem. A linha JSON também inclui os rótulos em nível de imagem atribuídos à imagem. Para obter mais informações, consulte [Importar rótulos ao nível da imagem em arquivos de manifesto](md-create-manifest-file-classification.md).
**Para atribuir rótulos em nível de imagem em uma imagem**
1. Obtenha a linha get JSON para a imagem existente usando `ListDatasetEntries`. Para o campo `source-ref`, especifique a localização da imagem à qual você deseja atribuir o rótulo. Para obter mais informações, consulte [Como listar entradas do conjunto de dados (SDK)](md-listing-dataset-entries-sdk.md).
1. Atualize a linha JSON retornada na etapa anterior usando as informações em [Importar rótulos ao nível da imagem em arquivos de manifesto](md-create-manifest-file-classification.md).
1. Chame `UpdateDatasetEntries` para atualizar a imagem. Para obter mais informações, consulte [Como adicionar mais imagens a um conjunto de dados](md-add-images.md).
# Como rotular objetos com caixas delimitadoras
Se quiser que seu modelo detecte a localização de objetos em uma imagem, você deve identificar o que é o objeto e onde ele está na imagem. Uma caixa delimitadora é uma caixa que isola um objeto em uma imagem. As caixas delimitadoras são usadas para treinar um modelo para detectar objetos diferentes na mesma imagem. Identifique os objetos atribuindo rótulos à caixa delimitadora.
**nota**
Se estiver treinando um modelo para encontrar objetos, cenas e conceitos com rótulos em nível de imagem, não precisará executar essa etapa.
Por exemplo, se você quiser treinar um modelo que detecte dispositivos Amazon Echo Dot, desenhe uma caixa delimitadora ao redor de cada Echo Dot em uma imagem e atribua um rótulo chamado *Echo Dot* à caixa delimitadora. A imagem a seguir mostra uma caixa delimitadora ao redor de um dispositivo Echo Dot. A imagem também contém um Amazon Echo sem uma caixa delimitadora.
![\[Dispositivos Amazon Echo Dot e Echo, com caixa delimitadora ao redor do Echo Dot.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/rekognition/latest/customlabels-dg/images/dot.jpg)
## Localize objetos com caixas delimitadoras (console)
Neste procedimento, é usado o console para desenhar caixas delimitadoras ao redor dos objetos em suas imagens. Também é possível identificar objetos na imagem atribuindo rótulos à caixa delimitadora.
**nota**
Não é possível usar o navegador Safari para adicionar caixas delimitadoras às imagens. Para ver os navegadores compatíveis, consulte [Como configurar o Amazon Rekognition Custom Labels](setting-up.md).
Antes de adicionar caixas delimitadoras, você deve adicionar pelo menos um rótulo ao conjunto de dados. Para obter mais informações, consulte [Adicionar novos rótulos (console)](md-labels.md#md-add-new-labels).
****
**Para adicionar caixas delimitadoras às imagens (console)**
1. Abra o console do Amazon Rekognition em. [https://console.aws.amazon.com/rekognition/](https://console.aws.amazon.com/rekognition/)
1. Escolha **Usar rótulos personalizados**.
1. Escolha **Comece a usar**.
1. No painel de navegação esquerdo, selecione **Projetos**.
1. Na página **Projetos**, escolha o projeto que deseja usar. A página de detalhes do seu projeto é exibida.
1. Na página de detalhes do projeto, escolha **Rotular imagens**
1. Se quiser adicionar caixas delimitadoras às imagens do seu conjunto de dados de treinamento, escolha a guia **Treinamento**. Caso contrário, escolha a guia **Teste** para adicionar caixas delimitadoras às imagens do conjunto de dados de teste.
1. Escolha **Iniciar rotulagem** para entrar no modo de rotulagem.
1. Na galeria de imagens, escolha as imagens às quais você deseja adicionar caixas delimitadoras.
1. Escolha **Desenhar caixa delimitadora**. Uma série de dicas é mostrada antes que o editor da caixa delimitadora seja exibido.
1. No painel **Rótulos** à direita, selecione o rótulo que deseja atribuir a uma caixa delimitadora.
1. Na ferramenta de desenho, posicione o ponteiro na área superior esquerda do objeto desejado.
1. Pressione o botão esquerdo do mouse e desenhe uma caixa ao redor do objeto. Tente desenhar a caixa delimitadora o mais próximo possível do objeto.
1. Solte o botão do mouse. A caixa delimitadora é destacada.
1. Escolha **Próximo** se você tiver mais imagens para rotular. Caso contrário, escolha **Concluído** para finalizar a rotulagem.
![\[IU para desenhar uma caixa delimitadora ao redor de uma imagem. A imagem são os alto-falantes inteligentes Amazon Echo e Echo Dot em uma superfície de madeira.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/rekognition/latest/customlabels-dg/images/draw-bounding-box.png)
1. Repita as etapas de 1 a 7 até criar uma caixa delimitadora em cada imagem que contém objetos.
1. Escolha **Salvar alterações** para salvar suas alterações.
1. Escolha **Sair** para sair do modo de rotulagem.
## Localize objetos com caixas delimitadoras (SDK)
É possível usar a API `UpdateDatasetEntries` para adicionar ou atualizar as informações de localização do objeto para uma imagem. `UpdateDatasetEntries` usa uma ou mais linhas JSON. Cada linha JSON representa uma única imagem. Para localização de objetos, uma linha JSON terá uma aparência semelhante à seguinte.
```
{"source-ref": "s3://bucket/images/IMG_1186.png", "bounding-box": {"image_size": [{"width": 640, "height": 480, "depth": 3}], "annotations": [{ "class_id": 1, "top": 251, "left": 399, "width": 155, "height": 101}, {"class_id": 0, "top": 65, "left": 86, "width": 220, "height": 334}]}, "bounding-box-metadata": {"objects": [{ "confidence": 1}, {"confidence": 1}], "class-map": {"0": "Echo", "1": "Echo Dot"}, "type": "groundtruth/object-detection", "human-annotated": "yes", "creation-date": "2013-11-18T02:53:27", "job-name": "my job"}}
```
O campo `source-ref` indica a localização da imagem. A linha JSON também inclui caixas delimitadoras rotuladas para cada objeto na imagem. Para obter mais informações, consulte [Localização de objetos em arquivos de manifesto](md-create-manifest-file-object-detection.md).
**Para atribuir caixas delimitadoras a uma imagem**
1. Obtenha a linha get JSON para a imagem existente usando `ListDatasetEntries`. Para o campo `source-ref`, especifique a localização da imagem à qual você deseja atribuir o rótulo no nível da imagem. Para obter mais informações, consulte [Como listar entradas do conjunto de dados (SDK)](md-listing-dataset-entries-sdk.md).
1. Atualize a linha JSON retornada na etapa anterior usando as informações em [Localização de objetos em arquivos de manifesto](md-create-manifest-file-object-detection.md).
1. Chame `UpdateDatasetEntries` para atualizar a imagem. Para obter mais informações, consulte [Como adicionar mais imagens a um conjunto de dados](md-add-images.md).