考虑用于标记图像的选项
标记图像以检测对象的最简单方法是，使用 Azure AI 自定义视觉门户中的交互界面。 这个界面会自动提示包含对象的区域，你可以为区域分配标记，或者通过拖动边界框来包围你想标记的对象，来调整这些区域。
此外，在标记一批初始图像后，就可以训练模型了。 新图像的后续标注可以利用门户中的智能标记工具来完成，它不仅可以提示区域，而且还可以提示区域包含的对象类别。
或者，可以使用标记工具（如 Azure 机器学习工作室或 Microsoft Visual 对象标记工具 (VOTT) 中提供的标记工具）来利用其他功能，例如将图像标记任务分配给多个团队成员。
边界框度量单位
如果选择使用除 Azure AI 自定义视觉门户以外的标记工具，则可能需要调整输出，以匹配 Azure AI 自定义视觉 API 预期的度量单位。 边界框由四个值定义，这些值表示边界框左上角的左侧 (X) 和顶部 (Y) 坐标，以及边界框的宽度和高度。 这些值表示为相对于源图像大小的成比例值。 例如，来看看下面的这个边界框：
- 左侧：0.1
- 顶部：0.5
- 宽度：0.5
- 高度：0.25
上面的数值定义了一个框，其中左侧位于距离图像左边缘 0.1 (1/10) 的位置，顶部位于距离顶部 0.5（图像高度的一半）的位置。 这个框的宽度是整个图像的一半，高度是整个图像的四分之一。
下图展示了图像中对象的 JSON 格式的标记信息。
