「详解」imgaug 图像增强方法

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了「详解」imgaug 图像增强方法。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

一、Imgaug简介

imgaug 是一个比torchvision更强大的数据增强工具包,这不仅体现在数据增强类别上,也包括数据增强方法的使用。比如,imgaug不仅提供了一些常见的shape增强方法和color增强方法,例如旋转、对比度等,也提供了加雨、加雾这些增强方法。此外,imgaug也可以设置keypoint等,对比数据增强前后关键点未知的变化。

我在调研该工具包的时候实现了相关的代码,在对某一算法进行增强的时候,只需配置算法的增强方式,即可使用,同时支持图像分类和目标检测,增强效果相当,区别是对目标检测增强的时候产生的增强图会同时生成label标签文件。


二、Imgaug实践

2.1、原始图像

import imgaug.augmenters as iaa
import imgaug as ia

imgaug 亮度,#  Data Enhance,计算机视觉,目标检测,python

2.2、仿射变换

iaa.Affine(
    scale={"x": (0.6, 1.4), "y": (0.6, 1.4)},
    translate_percent={"x": (-0.2, 0.2), "y": (-0.2, 0.2)},
    rotate=(-20, 20),
    shear=(-16, 16),
    order=[0, 1],
    cval=(0, 255),
    mode="edge"
)

imgaug 亮度,#  Data Enhance,计算机视觉,目标检测,python

2.3、高斯模糊

iaa.GaussianBlur((2, 11)),

imgaug 亮度,#  Data Enhance,计算机视觉,目标检测,python

2.4、均值模糊

iaa.AverageBlur(k=(2, 11)),

imgaug 亮度,#  Data Enhance,计算机视觉,目标检测,python

2.5、中值模糊

iaa.MedianBlur(k=(11, 11)),

imgaug 亮度,#  Data Enhance,计算机视觉,目标检测,python

2.6、锐化

iaa.Sharpen(alpha=(0, 1.0), lightness=(0.75, 1.5)),

imgaug 亮度,#  Data Enhance,计算机视觉,目标检测,python

2.7、丢弃像素

 iaa.Dropout((0.1, 0.5), per_channel=False),

imgaug 亮度,#  Data Enhance,计算机视觉,目标检测,python

2.8、丢弃像素2

iaa.CoarseDropout(
        (0.02,0.10), size_percent=(0.15, 0.55),
        per_channel=False
    ),

imgaug 亮度,#  Data Enhance,计算机视觉,目标检测,python

2.9、改变亮度

iaa.AddToBrightness((-100, 100)),

imgaug 亮度,#  Data Enhance,计算机视觉,目标检测,python

2.10、改变亮度2

iaa.Multiply((0.6,1.4),per_channel=0.2),

imgaug 亮度,#  Data Enhance,计算机视觉,目标检测,python

2.11、生成遮挡

iaa.Cutout(nb_iterations=(1, 11), size=0.1, squared=False, fill_mode="constant", cval=0),

imgaug 亮度,#  Data Enhance,计算机视觉,目标检测,python

2.12、调整对比度

iaa.contrast.LinearContrast((0.5, 3.0), per_channel=False),

imgaug 亮度,#  Data Enhance,计算机视觉,目标检测,python

2.13、左右翻转

iaa.Fliplr(0.5),

imgaug 亮度,#  Data Enhance,计算机视觉,目标检测,python

2.14、上下翻转

iaa.Flipud(0.5),

imgaug 亮度,#  Data Enhance,计算机视觉,目标检测,python

2.15、大小缩放

iaa.Resize({"height": 100, "width": 100}),

imgaug 亮度,#  Data Enhance,计算机视觉,目标检测,python

2.16、HSV对比度变换

iaa.WithColorspace(	to_colorspace="HSV",
				    from_colorspace="RGB",
				    children=iaa.WithChannels(0, iaa.Add((30, 100)))),

imgaug 亮度,#  Data Enhance,计算机视觉,目标检测,python

2.17、色相调整

iaa.AddToHue((-50, 50)),

imgaug 亮度,#  Data Enhance,计算机视觉,目标检测,python

2.18、饱和度及色相调整

iaa.AddToHueAndSaturation((-100, 100), per_channel=True),

imgaug 亮度,#  Data Enhance,计算机视觉,目标检测,python

2.19、饱和度调整

iaa.AddToSaturation((-100, 100)),

imgaug 亮度,#  Data Enhance,计算机视觉,目标检测,python

2.20、剪切

iaa.Crop(px=(0,150)),

imgaug 亮度,#  Data Enhance,计算机视觉,目标检测,python

2.21、剪切和填充

iaa.CropAndPad(px=None,
			   percent=None,
			   pad_mode='constant',
			   pad_cval=0,
			   keep_size=True,
			   sample_independently=True,
			   name=None,
			   deterministic=False,
			   random_state=None),

imgaug 亮度,#  Data Enhance,计算机视觉,目标检测,python

2.22、添加高斯噪声

iaa.AdditiveGaussianNoise(loc=0,scale=(0.0,0.05*255),per_channel=False),

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2.23、伽马变换

iaa.GammaContrast(gamma=2*random2+1),

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2.24、sigmoid变换

iaa.SigmoidContrast(gain= random2+0.5),

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2.25、log变换

iaa.LogContrast(gain=2*random2+1),

imgaug 亮度,#  Data Enhance,计算机视觉,目标检测,python

2.26、CLAHE

iaa.CLAHE(clip_limit=(1, random3*10)),

imgaug 亮度,#  Data Enhance,计算机视觉,目标检测,python

2.27、散焦模糊

iaa.imgcorruptlike.DefocusBlur(severity=1),

imgaug 亮度,#  Data Enhance,计算机视觉,目标检测,python

2.28、运动模糊

iaa.MotionBlur(k=16),

imgaug 亮度,#  Data Enhance,计算机视觉,目标检测,python

2.29、添加马赛克

iaa.CoarseSaltAndPepper(0.06, size_percent=(0.01, 0.1)),

imgaug 亮度,#  Data Enhance,计算机视觉,目标检测,python

2.30、浮雕效果锐化

iaa.Emboss(alpha=(0, 1.0), strength=(0, 2.0)),

imgaug 亮度,#  Data Enhance,计算机视觉,目标检测,python

2.31、像素移动

iaa.ElasticTransformation(alpha=(0.5, 3.5), sigma=0.25),

imgaug 亮度,#  Data Enhance,计算机视觉,目标检测,python

2.32、超像素

iaa.Superpixels(
    p_replace=(0, 1.0),
    n_segments=(20, 200)
)

imgaug 亮度,#  Data Enhance,计算机视觉,目标检测,python

2.33、翻转像素

iaa.Invert(0.15, per_channel=True),

imgaug 亮度,#  Data Enhance,计算机视觉,目标检测,python

2.34、转换为一定比例的灰度图

Grayscale(alpha=(0.0, 1.0)),

imgaug 亮度,#  Data Enhance,计算机视觉,目标检测,python

2.35、边缘叠加

iaa.EdgeDetect(alpha=(0.2, 0.9)),

imgaug 亮度,#  Data Enhance,计算机视觉,目标检测,python

2.36、图形扭曲

iaa.PiecewiseAffine(scale=(0.01, 0.05)),

imgaug 亮度,#  Data Enhance,计算机视觉,目标检测,python

2.37、下雨

iaa.Rain(drop_size=(0.025, 0.05), speed=(0.25, 0.05)),  # 雨
iaa.imgcorruptlike.Spatter(severity=1),  # 溅 123水滴、45泥
iaa.MotionBlur(k=3),  # 运动模糊

imgaug 亮度,#  Data Enhance,计算机视觉,目标检测,python

2.38、下雪

iaa.imgcorruptlike.Snow(severity=2),

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2.39、起雾

iaa.Clouds(),

imgaug 亮度,#  Data Enhance,计算机视觉,目标检测,python

2.40、卡通

iaa.Cartoon(blur_ksize=3, segmentation_size=1.0, saturation=2.0, edge_prevalence=1.0),

imgaug 亮度,#  Data Enhance,计算机视觉,目标检测,python

2.41、多种效果叠加

imgaug 亮度,#  Data Enhance,计算机视觉,目标检测,python文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-635612.html

到了这里,关于「详解」imgaug 图像增强方法的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

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