imgaug库指南(七):从入门到精通的【图像增强】之旅

2024-01-08 00:24:30

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

在本博客中,我们将向您详细介绍imgaug库的数据增强方法 —— 运动模糊


运动模糊(MotionBlur)

功能介绍

iaa.MotionBlurimgaug库中的一个方法,用于对图像进行运动模糊处理。运动模糊是一种常见的图像效果,模拟了物体快速移动时所形成的模糊效果。通过应用运动模糊,可以增强图像的动态感或模拟摄像机拍摄时的运动模糊效果。

语法

import imgaug.augmenters as iaa
aug = iaa.MotionBlur(k=(3, 7), angle=(0, 360))
  • k:

    • k为整数,则核的宽和高均为k;
    • k为包含两个整数的元组 (a, b),核大小将从 [a…b] 区间中随机采样;
  • angle: 运动模糊的角度(以度为单位)。

    • 如果angle是一个数字,即表示运动模糊的角度;
    • 如果angle是元组 (a, b), 将对每个图像均匀地采样来自区间[a, b]的随机值作为运动模糊的角度。

示例代码

  1. 使用不同的核大小
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)


# 创建运动模糊增强器
aug1 = iaa.MotionBlur(k=3, angle=0)
aug2 = iaa.MotionBlur(k=9, angle=0)
aug3 = iaa.MotionBlur(k=15, angle=0)


# 对图像进行运动模糊处理
blurred_image1 = aug1(image=image)
blurred_image2 = aug2(image=image)
blurred_image3 = aug3(image=image)

# 展示原始图像和模糊后的图像
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("Blurred Image1")
axes[1][0].imshow(blurred_image2)
axes[1][0].set_title("Blurred Image2")
axes[1][1].imshow(blurred_image3)
axes[1][1].set_title("Blurred Image3")
plt.show()

运行结果如下:

图1 原图及运动模糊结果可视化

  1. 使用不同的模糊角度
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)


# 创建运动模糊增强器
aug1 = iaa.MotionBlur(k=15, angle=60)
aug2 = iaa.MotionBlur(k=15, angle=180)
aug3 = iaa.MotionBlur(k=15, angle=300)


# 对图像进行运动模糊处理
blurred_image1 = aug1(image=image)
blurred_image2 = aug2(image=image)
blurred_image3 = aug3(image=image)

# 展示原始图像和模糊后的图像
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("Blurred Image1")
axes[1][0].imshow(blurred_image2)
axes[1][0].set_title("Blurred Image2")
axes[1][1].imshow(blurred_image3)
axes[1][1].set_title("Blurred Image3")
plt.show()

运行结果如下:

图2 原图及运动模糊结果可视化

注意事项

  1. 角度的选择angle参数决定了模糊的方向。选择合适的角度可以模拟和实际场景相符的运动模糊效果。
  2. 与其他增强器的结合使用:可以考虑与其他图像增强器结合使用,例如亮度调整、对比度调整等,以产生更丰富的效果。
  3. 结果的可重复性:每次应用MotionBlur可能会产生稍微不同的结果,因为它是非线性操作。为了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。

总结

iaa.MotionBlurimgaug库中一个非常有用的运动模糊增强器。通过调整角度、核大小等参数,可以模拟各种运动模糊效果。虽然计算效率相对较低,但与其他增强器结合使用可以创造出丰富多样的图像效果。在使用时,需要注意角度的选择、计算效率以及结果的重复性等问题。


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/135434644
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