imgaug库指南(11):从入门到精通的【图像增强】之旅

2024-01-09 09:29:54

引言

在深度学习和计算机视觉的世界里,数据是模型训练的基石,其质量与数量直接影响着模型的性能。然而,获取大量高质量的标注数据往往需要耗费大量的时间和资源。正因如此,数据增强技术应运而生,成为了解决这一问题的关键所在。而imgaug,作为一个功能强大的图像增强库,为我们提供了简便且高效的方法来扩充数据集。本系列博客将带您深入了解如何运用imgaug进行图像增强,助您在深度学习的道路上更进一步。我们将从基础概念讲起,逐步引导您掌握各种变换方法,以及如何根据实际需求定制变换序列。让我们一起深入了解这个强大的工具,探索更多可能性,共同推动深度学习的发展。


前期回顾

链接主要内容
imgaug库指南(一):从入门到精通的【图像增强】之旅介绍了imgaug库的主要功能、安装方式、提供一个简单的数据增强示例(针对一副图像)
imgaug库指南(二):从入门到精通的【图像增强】之旅介绍了如何利用imgaug库对批量图像进行数据增强并可视化
imgaug库指南(三):从入门到精通的【图像增强】之旅详细介绍了imgaug库的数据增强方法 —— 高斯模糊
imgaug库指南(四):从入门到精通的【图像增强】之旅详细介绍了imgaug库的数据增强方法 —— 均值模糊
imgaug库指南(五):从入门到精通的【图像增强】之旅详细介绍了imgaug库的数据增强方法 —— 中值模糊/滤波,并介绍了如何利用【中值滤波】过滤椒盐噪声
imgaug库指南(六):从入门到精通的【图像增强】之旅详细介绍了imgaug库的数据增强方法 —— 双边模糊/滤波
imgaug库指南(七):从入门到精通的【图像增强】之旅详细介绍了imgaug库的数据增强方法 —— 运动模糊
imgaug库指南(八):从入门到精通的【图像增强】之旅详细介绍了imgaug库的数据增强方法 —— 均值迁移模糊
imgaug库指南(九):从入门到精通的【图像增强】之旅详细介绍了imgaug库的数据增强方法 —— 加性噪声(Add方法)
imgaug库指南(十):从入门到精通的【图像增强】之旅详细介绍了imgaug库的数据增强方法 —— 加性噪声(AddElementwise方法)

在本博客中,我们将向您详细介绍imgaug库的数据增强方法 —— 加性高斯噪声(AdditiveGaussianNoise方法)


加性高斯噪声(AdditiveGaussianNoise方法)

功能介绍

AdditiveGaussianNoiseimgaug库中的一个方法,用于向图像添加加性高斯噪声。这种噪声模拟了真实世界中的随机波动,可以用于增强图像的随机性和自然度。

语法

import imgaug.augmenters as iaa
aug = iaa.AdditiveGaussianNoise(loc=0, scale=(0, 15), per_channel=False)
  • loc: 产生噪声的正态分布的均值。
    • loc为整数,则噪声的均值即为value
    • loc为元组(a, b),则均值为从区间[a, b]中采样的随机数;
    • loc为列表,则均值为从列表中随机采样的数;
  • scale: 产生噪声的正态分布的标准差。
    • scale为整数,则噪声的标准差即为scale
    • scale为元组(a, b),则噪声的标准差为从区间[a, b]中采样的随机数;
    • scale为列表,则噪声的标准差为从列表中随机采样的数;
  • per_channel:
    • per_channelTrue,则为每幅图像的每个像素点对应的通道上加上随机整数 ==> RGB图像指定像素位置上的三个通道分别对应三个随机整数,且每个像素点都对应不同的三个随机整数;
    • per_channelFalse,则为每幅图像的每个像素点对应的通道上加上随机采样的相同整数 ==> RGB图像指定像素位置上的三个通道都是同一个随机整数,但每个像素点都对应不同的随机整数;
    • per_channel为区间[0,1]的浮点数,假设per_channel=0.6,那么对于60%的图像,per_channelTrue;对于剩余的40%的图像,per_channelFalse

示例代码

  1. 使用不同的loc
import cv2
import imgaug.augmenters as iaa
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取图像
img_path = r"D:\python_project\lena.png"
img = cv2.imread(img_path)
image = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)


# 创建数据增强器
aug1 = iaa.AdditiveGaussianNoise(loc=0, scale=30, per_channel=False)
aug2 = iaa.AdditiveGaussianNoise(loc=60, scale=30, per_channel=False)
aug3 = iaa.AdditiveGaussianNoise(loc=120, scale=30, per_channel=False)


# 对图像进行数据增强
blurred_image1 = aug1(image=image)
blurred_image2 = aug2(image=image)
blurred_image3 = aug3(image=image)

# 展示原始图像和数据增强后的图像
fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(10, 10))
axes[0][0].imshow(image)
axes[0][0].set_title("Original Image")
axes[0][1].imshow(blurred_image1)
axes[0][1].set_title("Augmented Image1")
axes[1][0].imshow(blurred_image2)
axes[1][0].set_title("Augmented Image2")
axes[1][1].imshow(blurred_image3)
axes[1][1].set_title("Augmented Image3")
plt.show()

运行结果如下:

图1 原图及数据增强结果可视化

可以看到,三幅数据增强后的图像,其亮度相对于原图而言,都整体变亮/暗了,并且出现了大量噪声。

  1. 使用不同的scale
import cv2
import imgaug.augmenters as iaa
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取图像
img_path = r"D:\python_project\lena.png"
img = cv2.imread(img_path)
image = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)

# 创建增强器
aug1 = iaa.AdditiveGaussianNoise(loc=60, scale=0, per_channel=False)
aug2 = iaa.AdditiveGaussianNoise(loc=60, scale=30, per_channel=False)
aug3 = iaa.AdditiveGaussianNoise(loc=60, scale=60, per_channel=False)

# 对图像进行数据增强
blurred_image1 = aug1(image=image)
blurred_image2 = aug2(image=image)
blurred_image3 = aug3(image=image)

# 展示原始图像和数据增强后的图像
fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(10, 10))
axes[0][0].imshow(image)
axes[0][0].set_title("Original Image")
axes[0][1].imshow(blurred_image1)
axes[0][1].set_title("Augmented Image1")
axes[1][0].imshow(blurred_image2)
axes[1][0].set_title("Augmented Image2")
axes[1][1].imshow(blurred_image3)
axes[1][1].set_title("Augmented Image3")
plt.show()

运行结果如下:

图2 原图及数据增强结果可视化

可以从图2看出:

  • 当标准差参数scale=0时? 增强器为RGB图像的每个像素位置上都添加了相同的数值 ? 数据增强后,新图像亮度整体变大了(均值为60),且无噪声。
  • 当标准差参数scale!=0时? 增强器为RGB图像的每个像素位置上都添加了随机的数值 ? 数据增强后,新图像亮度整体变大了(均值为60),且出现了大量噪声。

注意事项

  1. 噪声的尺度scale参数决定了噪声的强度。较大的值会导致更明显的噪声,而较小的值则产生较小的波动。选择合适的值可以根据实际需求进行调整。
  2. 通道独立性:如果per_channel=True,则每个通道将独立地添加噪声。这可以用于对不同颜色通道应用不同的噪声强度。
  3. 与其他增强器结合使用:可以与其他图像增强方法结合使用,以产生更复杂和多样的图像效果。例如,可以先应用中值模糊,然后再添加高斯噪声。
  4. 结果的可重复性:由于噪声是随机的,每次应用增强器可能会产生稍微不同的结果。如果需要确保结果的可重复性,可以使用aug.to_deterministic()方法将增强器转换为确定性状态。
  5. 图像质量的保留:添加高斯噪声可能会对图像质量产生一定影响。在添加噪声时要平衡图像的清晰度和噪声的强度,以确保图像仍然具有可接受的视觉效果。

总结

AdditiveGaussianNoiseimgaug库中一个非常有用的图像增强方法,用于向图像添加加性高斯噪声。它可以用于模拟真实世界中的随机波动,增强图像的自然度和随机性。使用时需要注意噪声的强度、通道独立性、与其他增强器的结合以及图像质量的保留等问题。通过合理地调整参数和与其他方法的结合,可以实现丰富多样的图像效果。


小结

imgaug是一个强大的图像增强库,它可以帮助你创建出丰富多样的训练数据,从而改进你的深度学习模型的性能。通过定制变换序列和参数,你可以轻松地适应各种应用场景,从计算机视觉到医学影像分析。随着深度学习的发展,imgaug在未来将继续发挥重要作用。因此,将imgaug纳入你的数据增强工具箱是一个明智的选择。

参考链接


结尾

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文章来源:https://blog.csdn.net/qq_41813454/article/details/135469259
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