imgaug库指南(八):从入门到精通的【图像增强】之旅

2024-01-08 02:17:03

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

在本博客中,我们将向您详细介绍imgaug库的数据增强方法 —— 均值迁移模糊


均值漂移模糊(MeanShiftBlur)

功能介绍

iaa.MeanShiftBlurimgaug库中的一个方法,用于对图像进行均值漂移模糊。均值漂移是一种统计方法,用于在图像中平滑像素值,从而达到模糊的效果。这种方法在图像处理中常用于降噪和细节保留。

语法

import imgaug.augmenters as iaa
aug = iaa.MeanShiftBlur(spatial_radius=(5.0, 40.0), color_radius=(5.0, 40.0))
  • spatial_radius: 决定了在空间上,均值漂移算法应该考虑的像素邻域的大小。
    • 如果spatial_radius是一个数字,那么所有图像都会应用这个数值;
    • 如果spatial_radius是一个元组(a, b),那么所有图像都会在区间[a. b]上均匀采样;
  • color_radius: 决定了在颜色上,均值漂移算法应该考虑的像素邻域的大小。
    • 如果color_radius是一个数字,那么所有图像都会应用这个数值;
    • 如果color_radius是一个元组(a, b),那么所有图像都会在区间[a. b]上均匀采样;

示例代码

  1. 使用不同的spatial_radius
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)


# 创建均值迁移增强器
aug1 = iaa.MeanShiftBlur(spatial_radius=5, color_radius=15)
aug2 = iaa.MeanShiftBlur(spatial_radius=15, color_radius=15)
aug3 = iaa.MeanShiftBlur(spatial_radius=30, color_radius=15)


# 对图像进行均值迁移模糊处理
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 原图及均值迁移模糊结果可视化

  1. 使用不同的color_radius
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)


# 创建均值迁移增强器
aug1 = iaa.MeanShiftBlur(spatial_radius=15, color_radius=5)
aug2 = iaa.MeanShiftBlur(spatial_radius=15, color_radius=15)
aug3 = iaa.MeanShiftBlur(spatial_radius=15, color_radius=30)


# 对图像进行均值迁移模糊处理
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 原图及均值迁移模糊结果可视化

注意事项

  1. 参数选择:均值漂移的参数 spatial_radiuscolor_radius是影响模糊程度的关键参数。较小的radius会导致更精细的模糊效果,而较大的radius则会导致更粗糙的模糊效果。需要根据具体需求调整步长。
  2. 与其他增强器的结合:可以与imgaug库中的其他增强器结合使用,如对比度调整、亮度调整等,以获得更丰富的效果。在使用多个增强器时,要注意它们的顺序和效果叠加。
  3. 计算效率:均值漂移是一种计算相对较慢的模糊方法,尤其是在处理大图像时。为了提高效率,可以考虑使用其他更快的模糊方法,或者在处理大图像时进行区域裁剪。
  4. 结果的重复性:每次应用均值漂移模糊时,可能会产生稍微不同的结果,因为它是基于随机数生成的。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.MeanShiftBlurimgaug库中一个非常有用的均值漂移模糊增强器。它可以有效地对图像进行平滑处理,去除噪声并保留细节。与其他增强器结合使用时,可以创造出丰富多样的图像效果。然而,使用时需要注意步长的选择、计算效率、与其他增强器的结合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/135434743
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