数据标注（data annotation）通常是在机器学习、计算机视觉等领域中使用的一种技术，其目的是为了训练机器学习模型。数据标注的图片通常来自以下几个途径：

1. 在线数据集：有些机器学习平台提供在线数据集，开发者可以直接从这些平台下载带有标注的图片来训练模型。

2. 自有数据集：一些企业或机构拥有自己的数据集，他们可以将这些数据进行标注，并使用它们来训练自己的机器学习模型。

3. 众包服务：一些公司或网站提供人力标注服务，他们会雇佣一些人手动标注大量的图片，以便用于机器学习模型的训练。

4. 自己采集：有些开发者之所以需要进行数据标注，是因为他们想训练自己的模型并优化其性能。在这种情况下，开发者可以自己采集一些图片，并进行标注。

无论是哪种方式获得数据标注的图片，都需要确保图片的质量和准确性，以便训练出高质量的机器学习模型。