PAPARA（ZZ）I：深海照片注释开源软件界面-底栖巨型动物研究-海洋生物分类-自由、网格、随机点注释

SoftwareX 6（2017）69原始软件出版物PAPARA（ZZ）I：注释深海照片的开放源码软件界面Yann Marcona，b，A.A.，Autun Purseraa深海生态和技术，阿尔弗雷德·韦格纳研究所，亥姆霍兹极地和海洋研究中心，德国不来梅港b德国不来梅MARUM海洋环境科学中心ar t i cl e i nf o文章历史记录：接收日期：2016年1月15日接收日期：2017年2017年2月8日接受关键词：PAPARA（ZZ）I图像注释WoRMS底栖巨型动物密度分布组成丰度a b st ra ctPAPARA（ZZ）I是一个轻量级的和直观的图像注释程序开发的底栖巨型动物的研究它提供自由、网格和随机点注释等功能。可以按照海洋生物区系和底层的现有分类办法或使用用户定义的定制关键词清单进行注释，这扩大了软件对其他类型研究的潜在应用范围（例如：海洋垃圾分布评估）。如果可以上网，PAPARA（ZZ）I还可以直接从世界海洋物种登记册（WoRMS）查询和使用标准化的分类群名称程序输出包括丰度、密度和每个关键词的大小计算（例如每个分类单元）。这些结果被写入文本文件，可以导入电子表格程序进行进一步分析。PAPARA（ZZ）I是开源的，可在http://papara-zz-i.github.io上获得。大多数64位操作系统都有编译版本：Windows、Mac OS X和Linux。©2017作者。由爱思唯尔公司出版这是CC BY许可下的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。代码元数据软件元数据作者：Deep Sea Ecology and Technology，Alfred Wegener亥姆霍兹极地和海洋研究中心，不来梅港，德国。电子邮件地址：Yann. awi.de（Y. Marcon）。http://dx.doi.org/10.1016/j.softx.2017.02.0022352-7110/©2017作者。由爱思唯尔公司出版这是CC BY许可下的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。当前代码版本PAPARA（ZZ）I v2.6此代码版本使用的代码/存储库的永久链接https://github.com/ElsevierSoftwareX/SOFTX-D-16-00015GNU通用公共许可证（http://www.gnu.org/copyleft/gpl.html）使用Github版本控制的代码版本控制系统使用MATLAB、Java的软件代码语言、工具和服务编译要求，操作环境依赖性MATLAB 2010 a-2015 b，MATLAB编译器，可选：MATLAB图像处理编译器如果可用，链接到开发人员文档/手册https://github.com/PAPARA-ZZ-I/PAPARA-ZZ-I/blob/master/PAPARAZZI_2.6_UserManual.pdfYann. awi.de当前软件版本PAPARA（ZZ）I v2.6此版本可执行文件的永久链接https://papara-zz-i.github.io/ 或 https://github.com/PAPARA-ZZ-I/PAPARA-ZZ-I/tree/master/PAPARA（ZZ）I_安装程序GNU通用公共许可证（http://www.gnu.org/copyleft/gpl.html）计算平台/操作系统64位Windows，Mac OS X，Linux安装要求依赖性MATLAB V9.0（包含在PAPARA（ZZ）I安装程序中）如果可用，请链接到用户手册-如果正式发布，https://github.com/PAPARA-ZZ-I/PAPARA-ZZ-I/blob/master/PAPARAZZI_2.6_UserManual.pdf参考列表Yann. awi.de可在ScienceDirect上获得目录列表SoftwareX期刊主页：www.elsevier.com/locate/softx70Y. Marcon，A. Purser / SoftwareX 6（2017）691. 动机和意义由于对陆上资源的压力和需求不断增加，在过去几十年中，对深海的经济兴趣一直在增长。众所周知，深海中有大量的矿石（硫化物矿床、多金属结核等）[1]，在经济上是可行的。然而，对深海区域进行过目视调查的很少，而且由于深海海底位置偏远，难以进入，有关深海海底的信息非常稀少[2，3]。缺乏有关深海动物的信息限制了我们对地球上最大生态系统的了解。在目前的经济气候下尤其如此，预计在不久的将来会有深海采矿活动，而且在深海捕鱼已知会影响到以前未开发的深海动物的区域[4]。目前关于这些活动将对生态系统产生多大影响的知识人们认识到，这些地区缺乏有关生态系统过程的数据和知识是一个原因引起了科学界的关注。为解决这一问题，最近的许多研究都强调需要制定海洋政策和管理战略，以保护深海生态系统[5然而，我们仍然缺乏对这些深海生态系统的全面了解，包括关于任何人类干扰之前的基线生态系统状况和其他人为影响的重要性的数据例如，关于深海动物群的丰度、丰富程度、组成和空间分布的信息，只有小的、分散的海底局部区域才有光学测量适合于研究大型生物（巨型动物和一些大型动物）的基线条件，而不会干扰海底[11]。这些调查不仅比传统的海底动物群和沉积物取样（箱形岩芯、拖网等）侵入性但它们也可以对更大面积的海底进行采样，以便更好地代表更大规模的生态系统。然而，由于深海能见度低，需要收集数百至数千张图像，以便对底栖和深海动物群进行可靠的统计研究。分析如此大量的图像需要相当大的努力，可以通过使用专门的图像注释软件来减轻现有的几个基于网络的海洋图像注释和标记程序为用户提供了各种功能[12随着用于科学研究的基于网络的技术数量的增加，一般的工作流程并不总是高效或易于使用。例如，一些解决方案允许用户在线分析图像并存储其注释在中央数据库（例如，CATAMI、SQUIDLE、BIIGLE和DIAS）。然而，这些基于网络的图像分析工具不允许用户上传自己的数据集。用户需要与网站管理员或主办机构联系，以便在网站上上传数据。这会在数据分析开始之前引入延迟，并且还取决于负责数据上传的管理员的可用性额外的延迟是由基于网络的工具的高分辨率图像的长加载时间引起的，这在分析大量图像时是一个障碍。最后，在现场（特别是在互联网接入有限或不可用的近海海洋现场工作期间）或由于图像的版权限制，将数据集上传到主机服务器并不总是可能的相比之下，PAPARA（ZZ）I等离线工具使用户能够在任何位置立即分析图像，并且独立于互联网的可用性，同时还保持对其数据集的完全控制（即在版权问题或工业敏感性的情况下）。在这项工作中，我们提出了PAPARA（ZZ）I，一个开源和轻量级（简单快速的工作流程）的点注释图像的应用程序，采取垂直于一个假定的平面海底它具有图形用户界面（GUI）和简化的工作流程，旨在快速有效地分析大量图像（例如，注释只需要点击几下鼠标PAPARA（ZZ）I与其他免费提供的离线图像分析程序（例如VARS [12]，CPCe [13]，NICAMS [17]，FISH_ROCK [18]，ImageJ [19]）共享类似的功能。然而当分析大量具有点注释的图像时，这些程序不能提供相同程度的实用性或灵活性。例如，VARS需要在线连接，以便在分析期间查询蒙特雷湾水族馆研究所（MBARI）的知识库，或者在本地设置个人PostgreSQL数据库服务器，这需要高水平的计算机用户熟练程度。ImageJ要求用户单独加载每个图像，重新定义每个图像的各种菜单中的设置（例如缩放长度），并保留所有注释的日志。这些步骤使得工作流程繁琐且效率较低，特别是当需要分析数千张图像时。CPCe仅允许分析随机选择的点（即没有自由点或点网格分析），并且仅在Windows平台上运行FISH_ROCK、NICAMS和VARS不允许随机或网格点计数（仅限自由点模式）。现有程序均不允许用户（1）随机化图像顺序（VARS除外），（2）在注释期间设置最大显示比例限制，以及（3）在浏览数据集时过滤注释。这些功能对于海洋生态学家来说非常重要，可以减少分析偏差（第2.2.4和2.2.5节），以及检索特定的注释特征或微调特定分类群的分析（第2.2.9节）。PAPARA（ZZ）I注释制度就是为了满足这些特定需求而开发的。它很直观，只需点击几下鼠标，可以在整个数据集内保存和维护设置，并且可以从主GUI调用所有功能，而无需滚动菜单。PAPARA（ZZ）I安装简单，可在Windows、Mac和Linux上运行为所有三个操作系统提供了安装程序PAPARA（ZZ）I允许用户使用自由点、点网格或随机点阵列离线注释图像，这些点阵列具有现有的分类方案[20-23 ]或自定义当互联网连接可用时，用户可以直接从程序的主GUI查询世界海洋物种登记册（WoRMS） [24]，并使用这些查询结果来注释图像。PAPARA（ZZ）I提供一系列功能：（1）图像缩放，（2）对象的尺寸测量（长度和宽度），（3）图像顺序的随机化，以防止分析期间由于增加用户对数据集的习惯而导致的分析偏差，（4）最大显示比例控制，以减少观察者间偏差或防止用户在分析期间改变监视器尺寸时的偏差，（5）可用图像区域的定义，（6）镜头失真补偿（仅用于面积和尺寸计算），（7）用于快速检索的注释过滤器 注释特征的自动化，（8）注释的批量校正，（9）将所有注释和测量结果自动转录到文本文件中，以及（10）将每个分类单元的丰度、密度和大小分布数据直接导出到摘要文本文件中。以下各节将详细介绍这些功能，我们还概述了PAPARA（ZZ）I独有的关键功能。这项工作介绍了PAPARA（ZZ）I图像注释程序的功能和海洋生态学家的兴趣。PAPARA（ZZ）I项目具有基于文本文件使用的简单而清晰的数据结构输出文件是制表符分隔的文本文件，可以使用其他程序（文本编辑器、电子表格、R、PRIMER、SPSS等）读取和操作以进行它是一个在GNU通用公共许可证v3下发布的开源软件。因此，可以根据需要修改代码Y. Marcon，A. Purser / SoftwareX 6（2017）6971+满足每一位用户的需求。该程序提供了一个用户手册，其中包括在每个操作系统上安装PAPARA（ZZ）I的额外说明，以及屏幕截图和本工作中介绍的所有功能的详细操作说明。PAPARA（ZZ）I是用MATLAB开发的，可以直接从MATLAB命令窗口运行（通过调用PAPARAZZI.m脚本）。但是，如果用户没有MATLAB许可证，也可以通过运行适当的安装程序文件（用户手册中提供了运行安装程序文件的确切命令）将其作为独立应用程序安装在大多数64位操作系统（Windows，Mac OS X，Linux）上。源代码、安装程序文件和用户手册可从http：zz-i.github.io获得。还可以下载测试图像数据集，其中包含每个输入文件的示例，并允许用户测试程序的所有功能2. 软件描述PAPARA（ZZ）I最初是为了满足对快速注释图像的可靠且易于使用的程序的迫切需求而开发的。为此，工作流程被有意简化，分析中涉及的步骤数量尽可能少。PAPARA（ZZ）I安装后，工作流程非常简单：（1）将所有图像复制到单个文件夹（称为项目文件夹），（2）启动PAPARA（ZZ）I并打开项目文件夹，（3）选择分类方案或连接到WoRMS [24]，（4）注释图像，以及（5）导出结果。一些可选步骤也可以添加到这个基本工作流程中，例如随机化图像顺序，生成规则或随机分布的点以用于跨图像分类，定义图像可用区域，限制最大显示比例（最大缩放），或导入相机和镜头失真（6阶径向切向失真）参数。这些功能在第2.2节中描述。2.1. 软件构架PAPARA（ZZ）I是用MATLAB语言开发的，在图形用户界面（GUI）中添加了一些Java组件。该程序作为一个独立的应用程序在64位Windows，Mac OS X和Linux操作系统，只需要MATLAB运行时安装，这是提供了PAPARA（ZZ）I包。或者，PAPARA（ZZ）I可以直接从MATLAB运行源代码。代码是使用MATLAB R2015b编写的，并且在旧版本中完全可操作（使用MATLAB R2010a进行测试）。运行程序不需要额外的MATLABPAPARA（ZZ）我可以处理存储在计算机本地或工作服务器上的图像（图1）。后一个选项的优点是允许多个用户同时处理同一个项目，前提是他们使用不同的用户名并且对服务器具有写访问权限。原始注释（即关键字和图像中注释的像素位置）直接写入保存在打开的项目文件夹的子目录中的文本文件（图1）。①的人。对于每个图像/用户组合，注释存储在不同的文本文件中，并且一次仅打开一个具有写访问权限的这确保了每个注释在标记时自动保存，从而在程序计算机或服务器连接（如果使用工作服务器）意外停止工作时限制数据丢失或损坏。重新打开项目文件夹时，PAPARA（ZZ）I访问互联网只是为了能够访问《世界海洋物种登记册》的网络服务，但这不是使用PAPARA（ZZ）I的强制性要求。能够离线工作的机会对于PAPARA（ZZ）I项目的主要动机是深海科学家在研究考察期间使用因特网，以及研究船上普遍存在的互联网接入受限问题[26]。当图像分析完成后，输出的注释和结果文件可以由用户上传到长期数据中心或存储库[27此外，输出文本文件都是以其他程序或脚本可以轻松读取和操作的格式编写的，以最大限度地提高注释结果分析的可能性（图2）。例如，PAPARA（ZZ）I注释可以导入到数据库中，例如与现有的基于Web的注释工具[12，14]相关的数据库，几乎没有数据操作。2.2. 软件功能PAPARA（ZZ）I主要用于分析下视相机拍摄的海底图像。因此，该程序的当前稳定版本（v2.6）包括涵盖几种类型的点注释模式（即点网格和随机点），这些点通常用于海洋生物学和生态学领域[16，14，34本节介绍所有功能和2.2.1. 注释模式PAPARA（ZZ）I允许以三种不同的方式对图像进行也可以在这三种类型的分析之间来回切换，而不会丢失任何数据。自动记录所有点和注释的注释和通过直接在图像上注释感兴趣的特征来进行自由注释。这是通过首先选择所需的关键字（例如分类单元名称，底层类型等）来完成的。从列表中在GUI的左面板中，然后选择图像本身上PAPARA（ZZ）I立即将注释保存在文本文件中，并在进行注释的图像上显示一个圆点。用户可以根据需要为每个图像进行尽可能多的注释。当使用其他分析模式时-规则或随机分布的点-每个图像的注释点的数量由用户在图像集分析开始时设置， 规则或随机分布的点由PAPARA（ZZ）I自动生成，并以默认的“空"属性保存在相应的文本文件中。然后，用户可以通过选择所需的点并从列表中选择适当的关键字来更改属性。这些模式允许用户为同一点选择几个关键词，以描述不同的观测结果（底层、动物群等）。在屏幕上，具有“空"属性的点默认显示为三个 在分析过程中没有遗漏任何点。选择这三种颜色是为了突出图像的低对比度区域。相反，具有有效属性的点由单个蓝色圆圈显示，这允许用户快速区分注释点和未注释点。基于定期和随机分布的技术贡献点通常用于生态学研究，以保证以由点的数量确定的分辨率表示分析区域，以及通过消除用户优先于不太直接明显的特征来标记“魅力”特征的能力来限制用户引起的偏差。这些方法主要用于研究，重点是高产72Y. Marcon，A. Purser / SoftwareX 6（2017）69图1.一、P A P A R A （ZZ）的体系结构和工作流程I. PAPARA（ZZ）I输入和输出可以位于本地计算机或服务器上如果互联网可用，连接到WoRMS输出的数据可用于进一步的统计分析以及动物群分布的空间表示。PAPARA（ZZ）I输出文件和其他分析结果将上传到科学数据储存库，以确保结果的透明度和重复使用。浅水和沿海海洋生态系统，其中动物丰富多样，如珊瑚礁生态系统[16，37在深海，巨型动物的分布可能太稀少，这些无偏技术无法最好地代表生态系统，自由计数技术可能更合适，在那里所有个体都是稀疏群落的重要成员（即在巨型动物丰度低的地区）[452.2.2. 图像比例海洋生态学家通常在图像采集期间使用具有已知间距的激光指示器，以便能够缩放其观测结果。或者，也可以将已知尺寸的物体放置在相机的视场中以确定图像比例。在这两种情况下，该信息可以在PAPARA（ZZ）I中用于评估图像的尺寸和感兴趣的特征用户可以在图像上绘制比例尺，并指定以米为单位的长度值（例如激光点之间的距离）。PAPARA（ZZ）I能够将图像单位（像素）的长度转换为世界单位（米）的长度。这一功能是基于这样的假设，即图像中的海床是平坦的，并且图像是垂直于海床拍摄的。2.2.3. 尺寸测量PAPARA（ZZ）I使用比例信息计算世界单位的图像面积（即平方米）和动物区系密度（ind/ m2） [56]。此外，它允许用户对任何注释的特征进行尺寸测量通过使用尺寸测量工具选择感兴趣特征的两端，从主GUI完成尺寸尺寸测量的结果可以在数据导出过程中生成的摘要文件中找到。尺寸测量是方向性的，因为它们可以用于确定尺寸特征相对于图像顶侧的方向角尺寸测量的方向是在测量时设置的：第一个点定义前端（例如：鱼头）并且第二点限定被测量的特征的后端（例如，鱼尾）。PAPARA（ZZ）I将方向定义为从图像顶部开始的顺时针角度方向角是尺寸测量的副产品，在每次尺寸测量的数据导出过程中会自动计算 由此产生的角度旨在与相机航向（或偏航）数据相结合，以确定与北相关的方向（图1）。 3）。虽然我们不知道任何生态研究已经使用这种功能，方向角可能会在未来的工作中找到用途，例如评估生物群和地质方向之间的联系。或海底的物理特征2.2.4. 最大显示比例最大显示比例确保图像可以以完全相同的大小显示给用户，Y. Marcon，A. Purser / SoftwareX 6（2017）6973联系我们图二、 描述PAPARA（ZZ）I输入和输出的流程图。除了要分析的图像集外，PAPARA（ZZ）I只需要提供关键字列表所有其他输入都是可选的。输出数据存储为文本文件中的表格，结构简单。描述了输出文件的结构。所有注释模式（自由点、点网格、随机点）的输出文件结构相同。分析时使用哪种类型的监视器可以直接在主GUI上设置显示比例1：10的比例表示屏幕上的1 cm代表缩放图像上的10 cm。在某些情况下，设置最大显示比例，即用户不能超过的最大缩放级别有助于减少分析偏差的潜在来源。当不同的用户分析相同的数据集时，偏差就会出现[45，58，59]。例如，在海洋生态研究的情况下，倾向于放大图像的用户比其他用户更可能发现较小的生物体，并发现比用户更少细节的动物群最大显示比例将防止用户缩放超过一定水平，并确保所有用户在相同条件下分析数据集设置最大显示比例时，用户还必须提供用于分析的显示器的分辨率（以每英寸像素数（PPI）为单位）监视器PPI值允许程序确定给定监视器上的确切显示大小如果不知道，监视器PPI可通过以下公式计算显示比例仅适用于已定义比例尺的图像2.2.5. 图像顺序在一个新项目开始时，该程序为用户提供了在项目文件夹中随机排列图像顺序的可能性。图像随机化的目的是减少用户习惯于数据集而导致的潜在偏差。对于相同的用户和数据集，分析的质量在工作过程中可能会有所不同，因为用户对数据变得“习惯”。如果图像按时间或地理顺序排序，我们预计这种习惯可能会在开始和结束之间的结果中引入错误的趋势或错误的梯度的数据集。随机化图像顺序可以帮助减少这种偏差。如果使用，随机化过程在项目开始时自动完成随机图像顺序保存在文本文件位于项目文件夹中，每次PPI=vpxl2hpxl2D.同一用户重新打开项目时。其中变量hpxl和Vpxl是显示器的水平和垂直分辨率（以像素为单位），D是显示器对角线的长度（以英寸为单位）。hpxl、Vpxl和D的值可在监护仪的技术规格中找到最大2.2.6. 镜头畸变校正镜头畸变是一种光学像差，由相机光学组件的几何形状和未对准引起[60，61]。最常见的类型是对称放射状74Y. Marcon，A. Purser / SoftwareX 6（2017）69=+=图三. 尺寸测量（蓝线）是方向性的：虚线表示注释特征的前端（黄色圆圈）。在这里，大小测量Zoaradenae（Lycodes squamiventer）和Rajidae鱼类可以用来估计底部电流方向的哈康莫斯比泥火山的图像在这种情况下，计算出的每个分类群的平均角度（Rajidae为123°，Zoarrhoae为132°）与相机偏航角（N81° W）相结合，表明底部水流方向在N42° E和N51° E之间（照片由WHOI AUV Sentry在巡航MSM 16/2期间拍摄[57]）。（有关本图例中颜色的解释，请参阅本文的网络版本畸变和偏心（或切向）畸变。与透镜形状相关的对称径向失真导致投影像素的大小（以世界单位为单位）随着与光轴的距离对称地变化（例如桶形，枕形或波形失真）[62]。切向失真，由镜头不完全集中在光轴上或平行于相机传感器引起，增加了图像的非对称失真[60，63]。无论哪种方式，镜头畸变对图像的主要影响是，以世界单位表示的投影像素的大小在整个图像区域中并不均匀如果所使用的透镜不是专门为水下使用而设计的，则这种效果可以通过水-空气边界在水下被进一步放大因此，取决于所使用的镜头/相机系统，并且在没有足够的图像校正的情况下，镜头失真可能对在图像上进行的尺寸测量的准确性具有显著的影响（例如，鱼眼镜头）。PAPARA（ZZ）I可以补偿所有尺寸测量和面积计算的镜头畸变（图4），前提是镜头畸变系数是已知的。对于镜头畸变的校正，PAPARA（ZZ）I使用Brown-Conrady畸变模型。它假设针孔相机模型并校正径向和切向失真[60，62，63]。径向畸变定义为：x畸变=x+xk1r2+k2r4+k3r6y畸变=y+yk1r2+k2r4+k3r6. 切向畸变定义为：x畸变=x+2ρ1xy+ρ2 r2+2x2y畸变=y+ρ1r2+2y2 + 2 ρ2xy。其中，r2（x2y2）和（x， y）描述了未失真图像中的点的像素位置，k1、k2、k3是径向失真系数，ρ1和ρ2是切向失真系数。如果用户提供了摄像机内部参数和镜头畸变系数，则在数据导出期间自动应用镜头畸变校正摄像机的内部参数包括光学中心的像素位置、焦距、摄像机传感器的像素和毫米尺寸以及偏斜系数（x和y像素轴之间的图四、 透镜畸变对尺寸测量的影响。上图：图像被人为扭曲，具有对称桶形失真（k 10. ①的人。底部：原始未失真图像。比例尺（绿线）代表50 cm。红色的点和线是在失真图像上进行的尺寸测量（没有镜头校正）。蓝色的点和线是相应的未失真的尺寸测量值（镜头校正）。请注意，红点和蓝点之间的误差随着距离图像中心的距离而增加。在该示例中，尺寸测量的误差范围从中心附近的海参的1.6%（3 mm）到图像左边缘附近的结节的10.4%（1.2 cm）。如果摄像机标定参数是已知的，则通过补偿透镜畸变，可以容易地在PAPARA（ZZ）I中校正（有关本图例中颜色的解释，请参阅本文的网络版本摄像机内部参数和镜头径向和切向畸变系数[63]必须在名为camera_intrinsic.pap的文本文件中提供，并位于与图像相同的文件夹中。camera_intrinsic.pap文件的结构在PAPARA（ZZ）I用户手册中有详细描述，PAPARA（ZZ）I测试数据集提供了一个示例文件2.2.7. 从分析中排除图像并定义可用图像区域由于水下对光的强烈吸收，深海图像的区域通常太暗而无法分析或受到强烈的照明不均匀性和渐晕的影响。在黑暗地区，动物群的可靠分类可能会受到影响。通过设置图像的可用区域，可以通过从分析中排除部分图像，可用区域的选择对面积计算以及计算出的动物丰度和密度产生影响可用区域由用户针对每个图像设置。如果合适，整个图像也可以标记为不可用。2.2.8. 图像增强图像的亮度、对比度和伽马校正可以在分析过程中随时调整，以提高图像质量。这是通过使用位于GUI上面板的三个滑块之一来完成的（图5）。此功能有助于分析质量较差的图像。Y. Marcon，A. Purser / SoftwareX 6（2017）6975图五、PAPARA（ZZ）I主注释图形界面视图。大多数功能都可以直接从这个接口调用图像显示自由注释（黄色圆圈）、长度/宽度测量值（浅蓝色/深蓝色线）、比例尺（绿线）和可用区域的边界（白色矩形）。(For对于图中颜色的解释，请读者参考本文的网络版本。）2.2.9. 注释过滤器注释过滤器允许用户在PAPARA（ZZ）I中浏览图像时仅显示某些类别的注释（使用上一个图像和下一个图像按钮）。它还修改了GUI的上一个图像和下一个图像按钮的功能。例如，当过滤器打开时，导航按钮将自动跳转到包含所选注释类别之一的下一个图像此函数用于检索感兴趣的特定注释（例如，一个罕见的一个分类单元在整个一个大的图像集），或作出修改的某些类型的注释只（例如，以纠正一个物种错误分类或进一步细分的类别）。2.2.10. 批量替换注释属性从水下图像中对海洋动物进行分类是一项艰巨的任务，专家们并不总是同意如何解释他们的观察结果[45，59]。这一事实意味着，一些观察到的分类群有时可能会一直被误认为其他分类群或无法识别，并标记为未知的分类群。这可能是一个繁琐和耗时的任务，以纠正所有错误的注释，一旦罪魁祸首类群已最终确定。PAPARA（ZZ）I可以选择在打开的项目的所有图像中一次替换所有选定的关键字，而不是手动更改所有2.2.11. WoRMS，分类方案和关键字列表PAPARA（ZZ）I是世界网络服务的官方客户端海洋物种登记册[24]。用户可以访问和查询WoRMS从PAPARA（ZZ）I的主界面注册，直接使用查询结果对图像进行标注通过WoRMS服务进行的注释会自动附加Aphia ID唯一标识符[64]，这确保了注释在未来工作中的完全兼容性。事实上，Aphia ID是每个分类群的唯一标识符，这（1）使分类学层次系统的充分利用有利于专注于某些分类学水平的研究，以及（2）促进注释与其他工作结果此外，PAPARA（ZZ）I也可与其他现有的分类方案或定制的关键字列表一起使用。CATAMI分类方案[22，23]和沿海和海洋生态分类标准（CMECS）[20，21，65] 的副本可以从 GitHub 上的PAPARA（ZZ）I存储库https://github.com/下载。CATAMI分类方案是一个标准化的层次分类系统，用于注释水下图像中的底栖生物群和底质类型。它考虑到水下图像的局限性，特别是在分类鉴定方面，建议使用基于粗略分类学和形态学的术语[22，23]。与基于WoRMS的注释一样，基于CATAMI的注释也包括一个独特的标识符（澳大利亚水生生物区系代码或CAAD），便于比较和整合到其他综合作品中[22，66，67]。PAPARA（ZZ）I版本的CMECS分类方案仅包含CMECS的76Y. Marcon，A. Purser / SoftwareX 6（2017）69\\分类标准[21]。它省略了“水柱”和“地貌”部分，这些部分不适合基于点注释的巨型动物分析，并描述了超出程序范围的海洋环境方面。CMECS目录还使用自己的唯一标识符，这些标识符附在PAPARA（ZZ）I的注释中。用户还可以使用简单的文本编辑器创建自定义的关键字列表关键字列表是一个简单的文本文件（*.txt），每行一个关键字关键字可以被组织成由空行分隔的集团名称（即：不可选择的关键字）可以通过在关键字前后插入“_"字符来定义对关键字或组的数量没有限制PAPARA（ZZ）I测试数据集提供了一个示例2.2.12. 导出注释图像每个带注释的图像（例如，包括点、比例尺和可用区域限制的图像）可以导出并保存为不同的文件格式（*.jpeg 、*.tiff、*.eps）。这是直接从主GUI完成的，图像会自动存储在项目文件夹的一个文件夹（这便于在演示文稿中显示带注释的图像或在出版物中使用。*.eps格式（EPS 1级和2级）是基于矢量的，可以在图形设计程序（如Illustrator、CorelDraw、Inkscape等）中编辑注释为人物做准备。2.2.13. 数据导出PAPARA（ZZ）I将所有原始数据写入文本文件，但在图像分析过程中不执行任何计算或测量原始数据包括每个点的像素坐标和测量特征的尺寸测量以及相关的所有额外的计算都在数据导出期间内部完成。数据导出可以在分析过程中随时进行例如，用户可以在分析了几张图像后检查初步结果导出只需单击一个按钮即可完成，可能需要几分钟才能完成，具体取决于图像和注释的数量，或者是否应用了镜头校正功能。导出的数据存储在几个制表符分隔的文本文件中，并在电子表格程序（如Ex- cel）中显示。选择制表符分隔的文本文件格式是因为（1）它可以被大多数文本编辑器、电子表格和统计分析程序本 地 读 取 ， （ 2 ） 它 可 以 被 容 易 地 解 析 以 用 于 数 据 处 理（MATLAB、R、Python、C等），以及（3）它没有逗号分隔（.csv）文件的缺点（例如，如果注释文本包含逗号）。输出文件包括生态指数（每幅图像的丰度、每种分类单元的丰度、每种分类单元的总丰度和每种分类单元的总密度）以及基于大小测量（按分类单元排序）的统计值的选择这些数据允许用户轻松构建丰度/样本矩阵，以进行进一步的统计分析[68]。此外，还导出了每个分类单元的粒度分布数据系列以及粒度测量的方向角导出图像的整个区域和可用区域的所有值。3. 说明性实例在本节中，我们将描述PAPARA（ZZ）I的主要用户图形界面，并说明第2.2节中描述的一些功能。随程序提供的用户手册详细描述了如何使用每个功能。启动时，PAPARA（ZZ）I提示用户输入用户名，项目文件夹的路径（即所在的文件夹要注释的图像），并决定是否在主GUI出现之前将图像随机化。所有的程序功能（在第2.2节中描述）-除了图像顺序随机化-可以直接从主界面调用（图2.1）。 5）。在开始注释过程之前，用户必须选择一个所谓的关键字列表（可以是一个分类方案）或连接到WoRMS数据库。此时，注释界面将变为启用状态。如果WoRMS网络服务被激活，则可以通过“WoRMS分类单元搜索”菜单搜索特定的分类单元 它提供了搜索和显示特定分类单元信息的可能性。分类单元可以通过科学名称、通用名称、Aphia ID或分类学中常用的广泛标识符进行搜索（图1）。 6）。在注释过程中，用户可以使用导航按钮浏览项目的图像，直接转到所需的图像，过滤注释或将图像标记为不可用（图7）。切换到其他注释模式（点网格或随机点）的按钮位于GUI顶部的主工具栏中（图5）。注释文件的命名约定允许程序跟踪使用不同注释模式进行的所有注释。因此，用户可以在注释模式之间自由地来回切换，而不会丢失任何注释。例如，当试图确定粗略的10点网格或更详细但劳动密集的100点网格是否给出特定研究任务所需的分析分辨率水平时，这可能是有用的有些任务可能需要对海底生境类型（如“泥泞的海底”、“岩石”等）进行粗略分析以及对某一特定动物群类型的所有个体的采伐[69]。 这种分析可以通过使用点网格来分析生境类型和自由注释模式来记录生物来完成。PAPARA（ZZ）I允许在同一分析任务中执行两种注释模式。只需选择所需的注释模式（即自由点、点网格、随机点），然后单击“导出摘要结果”按钮，即可随时将结果导出到摘要文件。此函数仅导出选定注释模式的结果。其他注释模式的结果可以通过使用其他模式重复此过程导出。所有结果都将导出到项目文件夹中名为“data-export”的文件夹中。在这个注释器中，结果被排序在以数据导出的日期/时间和注释者的名称以及注释模式命名的子目录中，以防止任何先前导出的结果被注释。生成的摘要文件被格式化为Excel中的最佳显示，但输出文件也可以使用其他数据分析程序（如R或MATLAB）读取和操作（图10）。①的人。摘要文件显示了每个分类单元和每个图像的动物区系计数，整个项目中每个分类单元的密度，以及大小测量的结果（图1）。 7）。没有按钮来启用或禁用校正镜头畸变如果项目文件夹中存在包含相机固有参数和镜头失真参数的文件，则会自动应用校正。有关此文件的更多信息，请参见用户手册，PAPARA（ZZ）I测试数据集提供了一个示例文件。可以通过两次导出结果来在图中所示的示例中， 4，尺寸测量的误差范围从图像中心附近的1.6%到边缘附近的10.4%，以世界单位表示误差为0.3至1.2 cm。考虑到这张照片是在海拔3000米处拍摄的，1.5海平面以上2.5米。海底摄影勘测通常在较高的海拔（高达10米）进行[70Y. Marcon，A. Purser / SoftwareX 6（2017）6977图六、PAPARA（ZZ）的WoRMS Taxon检索界面。分类群名称可以以各种方式查询，并且可以容易地显示关于每个分类群的信息一旦找到了所需的分类单元，就可以直接使用它来注释图像。4. 影响PAPARA（ZZ）I的开发始于2015年9月，在前往DISCOL实验区的SO242/2巡航期间[26，73，74]。开发这个程序的最初驱动力是为了满足对图像注释例程的迫切需求，该例程可以由多个人在没有互联网访问的情况下使用同一图像数据集。第一批用户的反馈促使PAPARA（ZZ）I进一步发展成为最终用户产品，为海洋生态学家提供了一个易于使用和可靠的工具，用于注释大量图像并以自动方式总结结果。目前，PAPARA（ZZ）I已被德国（阿尔弗雷德·韦格纳研究所、MARUM）[74]、比利时（根特大学）、联合王国（国家海洋学中心）和美国（佛罗里达州立大学）的科学家用于分析深海和浅海岸底栖生物群落或进行国际测试。它也用于教授雅各布大学（德国不来梅）的ROBEX资助的图像分析和空间统计（IASS）网络课程的学生[75，76]。这些用户的意见有助于根据现实世界的需要改进PAPARA（ZZ）I的可用功能。根据用户的意见和愿望，PAPARA（ZZ）I实现了若干功能，例如查询WoRMS寄存器的设施，以允许选择图像的可用区域以及与不同操作系统（Windows、Mac OS X、Linux）的兼容性4.1. 用于海底摄影研究的轻量级综合解决方案PAPARA（ZZ）I是一个轻量级且易于设置的解决方案，它提供了基于照片点注释的为海洋遥感图像的大量标注提供了生态研究，以及其他类型的研究的基础上点注释的特点。它在Windows，Linux和Mac OS X上功能齐全，程序生成的所有输出数据与所有操作系统完全兼容。PAPARA（ZZ）I改变了其用户的日常做法，因为他们可以（1）在任何操作系统上工作，甚至可以在没有互联网连接的任何地方工作，（2）使用相同的界面进行各种类型的点注释技术（项目之间的数据和工作流程的一致性），（3）在采集后立即开始注释图像，而无需将其上传到基于Web的工具或服务器上，（4）在多个用户之间分割大型图像项目，并轻松地重新组合结果，以生成摘要文件（丰度、密度和大小统计等的计算）。（5）通过随机化图像顺序和限制所有用户分析同一数据集的最大显示比例来减少分析偏差;（6）减少汇总计算中的错误;（7）在其他程序中直接重用原始注释和结果文件，以进一步分析数据（统计、生态指数、生境图等）。以及（8）在用户之间共享符号文件，并向科学界提供透明和此外，PAPARA（ZZ）I使科学家能够完全控制和自由地处理他们的数据集，而无需依赖于第三方或需要更大的服务器基础设施。PAPARA（ZZ）I不仅允许用户在没有任何这些限制的情况下分析图像，而且还使他们能够在图像采集调查期间开始注释过程。实际上，可以随时将图像添加到PAPARA（ZZ）I项目中，只需将其复制到项目文件夹中并重新启动PAPARA（ZZ）I即可。这在研究巡航环境中是非常有益的，允许在仍然在海上的同时开始图像数据分析，而不需要等待直到调查结束和快速互联网接入才能够开始分析-相当78Y. Marcon，A. Purser / S