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albumentations包整理

时间：2022-11-01 20:45:46浏览次数：82  
标签：None False always 0.5 limit apply 整理 albumentations

albumentations包整理

摘要

albumentations包是一种针对数据增强专门写的API，里面基本包含大量的数据增强手段，比起pytorch自带的transform更丰富，搭配使用效果更好。

代码和效果

import cv2 as cv
import numpy as np

from albumentations import (Blur,Flip,ShiftScaleRotate,GridDistortion,ElasticTransform,HorizontalFlip,CenterCrop,
                            HueSaturationValue,Transpose,RandomBrightnessContrast,CLAHE,RandomCrop,Cutout,CoarseDropout,
                            CoarseDropout,Normalize,ToFloat,OneOf,Compose,Resize,RandomRain,RandomFog,Lambda
                            ,ChannelDropout,ISONoise,VerticalFlip,RandomGamma,RandomRotate90)
import matplotlib.pyplot as plt
image = 'C:\\Users\\byb\\Desktop\\Img.png'

def imread(image):
    image = cv.imread(image)
    image = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2RGB) #功能：函数cvCvtColor实现色彩空间转换
    image = image.astype(np.uint8)
    return np.array(image)

def show(image):
    plt.imshow(image)
    plt.axis('off')
    plt.show()

a = imread(image)
# image1 = Resize(320, 320, p=1)(image=a)['image']
image2 = RandomRotate90(p=1)(image=a)['image']
show(a)
show(image2)

原始图像

img

Blur 模糊图像

Blur(blur_limit=7, always_apply=False, p=0.5) 使用随机大小的内核模糊输入图像。

img

VerticalFlip 围绕X轴垂直翻转

VerticalFlip(always_apply=False, p=0.5) 围绕X轴垂直翻转输入。

img

HorizontalFlip 围绕Y轴水平翻转

HorizontalFlip(always_apply=False, p=0.5) 围绕y轴水平翻转输入。

img

Flip 垂直或水平和垂直翻转

Flip(always_apply=False, p=0.5) 水平，垂直或水平和垂直翻转输入。

img

Transpose 交换行和列来转置

Transpose(always_apply=False, p=0.5) 通过交换行和列来转置输入。

img

Crop 裁剪

Crop(x_min=0, y_min=0, x_max=1024, y_max=1024, always_apply=False, p=1.0)
#裁剪图像，其与RandomCrop的区别是可以指定最小值和最大值，而RandomCrop只能指定宽高。

img

RandomCrop 裁剪

RandomCrop(height, width, always_apply=False, p=1.0) 裁剪输入的随机部分。

img

RandomGamma 随机Gamma

RandomGamma(gamma_limit=(80, 120), eps=None, always_apply=False, p=0.5)

img

RandomRotate90 随机旋转90度

RandomRotate90(always_apply=False, p=0.5) 将输入随机旋转90度，零次或多次。

img

ShiftScaleRotate 随机应用仿射变换：平移，缩放和旋转

ShiftScaleRotate(shift_limit=0.0625, scale_limit=0.1, rotate_limit=45, interpolation=1, border_mode=4, value=None, mask_value=None, always_apply=False, p=0.5) #随机应用仿射变换：平移，缩放和旋转输入。

img

Rotate 旋转

Rotate(limit=90, interpolation=1, border_mode=4, value=None, mask_value=None, always_apply=False, p=0.5)
#随机旋转图片(默认使用reflect方法扩充图片，可以改为参数等其他方法填充)。

img

CenterCrop 裁剪输入的中心部分

CenterCrop(height, width, always_apply=False, p=1.0)# 裁剪输入的中心部分。

img

GridDistortion 网格失真

GridDistortion(num_steps=5, distort_limit=0.3, interpolation=1, border_mode=4, value=None, mask_value=None, always_apply=False, p=0.5)

img

ElasticTransform 弹性变换

ElasticTransform(alpha=1, sigma=50, alpha_affine=50, interpolation=1, border_mode=4, value=None, mask_value=None, always_apply=False, approximate=False, p=0.5)

img

RandomGridShuffle 随机网格洗牌

RandomGridShuffle(grid=(3, 3), always_apply=False, p=0.5)

img

HueSaturationValue 色调饱和度值

HueSaturationValue(hue_shift_limit=20, sat_shift_limit=30, val_shift_limit=20, always_apply=False, p=0.5)
#参数：随机色调、饱和度、值变化。

img

PadIfNeeded 填充

PadIfNeeded(min_height=1024, min_width=1024, border_mode=4, value=None, mask_value=None, always_apply=False, p=1.0)
#填充图像。

img

RGBShift RGB平移

RGBShift(r_shift_limit=20, g_shift_limit=20, b_shift_limit=20, always_apply=False, p=0.5)
#参数：随机平移R、G、B通道值。

img

RandomBrightness 随机亮度

RandomBrightness(limit=0.2, always_apply=False, p=0.5)
#随机亮度变化。

img

RandomContrast 随机对比度

RandomContrast(limit=0.2, always_apply=False, p=0.5)
#随机对比度变化。

img

HueSaturationValue 随机更改输入图像的色相，饱和度和值

HueSaturationValue(hue_shift_limit=20, sat_shift_limit=30, val_shift_limit=20, always_apply=False, p=0.5)

img

PadIfNeeded 垫图像的一面/如果一面小于所需数目，则为最大值

PadIfNeeded(min_height=1024, min_width=1024, border_mode=4, value=None, mask_value=None, always_apply=False, p=1.0)

img

RGBShift 为输入RGB图像的每个通道随机移动值

RGBShift(r_shift_limit=20, g_shift_limit=20, b_shift_limit=20, always_apply=False, p=0.5)

img

GaussianBlur 使用具有随机核大小的高斯滤波器对输入图像进行模糊处理

GaussianBlur(blur_limit=7, always_apply=False, p=0.5)

img

ChannelShuffle 随机重新排列输入RGB图像的通道

ChannelShuffle(always_apply=False, p=0.5)

img

InvertImg 通过从255减去像素值来反转输入图像

InvertImg(always_apply=False, p=0.5)

img

Cutout 随机擦处

Cutout(num_holes=8, max_h_size=8, max_w_size=8, fill_value=0, always_apply=False, p=0.5)

img

RandomFog 模拟图像雾

RandomFog(fog_coef_lower=0.3, fog_coef_upper=1, alpha_coef=0.08, always_apply=False, p=0.5)

img

OpticalDistortion 光学畸变

OpticalDistortion(distort_limit=0.05, shift_limit=0.05, interpolation=1, border_mode=4, value=None, mask_value=None, always_apply=False, p=0.5)



对图像进行光学畸变。

img

MotionBlur 运动模糊

MotionBlur(blur_limit=7, always_apply=False, p=0.5)
#给图像加上运动模糊。运动模糊是景物图象中的移动效果。它比较明显地出现在长时间暴光或场景内的物体快速移动的情形里。

img

MedianBlur 中心模糊

MedianBlur(blur_limit=7, always_apply=False, p=0.5)

#图像中值滤波。

img

GaussianBlur 高斯模糊

GaussianBlur(blur_limit=7, always_apply=False, p=0.5)
#图像高斯平滑滤波。

img

GaussNoise 高斯噪声

*GaussNoise(var_limit=(10.0, 50.0), mean=None, always_apply=False, p=0.5)
#给图像增加高斯噪声。

img

CLAHE 对比度受限自适应直方图均衡

CLAHE(clip_limit=4.0, tile_grid_size=(8, 8), always_apply=False, p=0.5)
#将对比度受限的自适应直方图均衡化应用于输入图像

img

Cutout 在图像中生成正方形区域

Cutout(num_holes=8, max_h_size=8, max_w_size=8, fill_value=0, always_apply=False, p=0.5)
#在图像中生成正方形区域。

img

CoarseDropout 在图像上生成矩形区域

*CoarseDropout(max_holes=8, max_height=8, max_width=8, min_holes=None, min_height=None, min_width=None, fill_value=0, always_apply=False, p=0.5)
#在图像上生成矩形区域。

img

GridDropout 以网格方式删除图像的矩形区域和相应的蒙版

GridDropout(ratio: float = 0.5, unit_size_min: int = None, unit_size_max: int = None, holes_number_x: int = None, holes_number_y: int = None, shift_x: int = 0, shift_y: int = 0, random_offset: bool = False, fill_value: int = 0, mask_fill_value: int = None, always_apply: bool = False, p: float = 0.5)

img

总结

基本比赛常用的都已经写出来了，这个数据增强包最大的好处就是对pytorch很友好，有专门的接口，处理十分方便。

例子一

def strong_aug(p=0.5):
    return Compose([
        RandomRotate90(),
        Flip(),
        Transpose(),
        OneOf([
            IAAAdditiveGaussianNoise(),
            GaussNoise(),
        ], p=0.2),

        OneOf([
            MotionBlur(p=0.2),
            MedianBlur(blur_limit=3, p=0.1),
            Blur(blur_limit=3, p=0.1),
        ], p=0.2),

        ShiftScaleRotate(shift_limit=0.0625, scale_limit=0.2, rotate_limit=45, p=0.2),
        
        OneOf([
            OpticalDistortion(p=0.3),
            GridDistortion(p=0.1),
            IAAPiecewiseAffine(p=0.3),
        ], p=0.2),

        OneOf([
            CLAHE(clip_limit=2),
            IAASharpen(),
            IAAEmboss(),
            RandomBrightnessContrast(),
        ], p=0.3),

        HueSaturationValue(p=0.3),
    ], p=p)

这种随机选取一种进行数据增强是最合理的方式，能够最大发挥数据增强的限度，还是十分方便组合使用。

例子二

def get_train_transforms():

    return A.Compose(
        [
            A.RandomSizedCrop(min_max_height=(800, 800), height=1024, width=1024, p=0.5),
            A.OneOf([
                A.HueSaturationValue(hue_shift_limit=0.2, sat_shift_limit= 0.2, 
                                     val_shift_limit=0.2, p=0.9),
                A.RandomBrightnessContrast(brightness_limit=0.2, 
                                           contrast_limit=0.2, p=0.9),
            ],p=0.9),
            A.ToGray(p=0.01),
            A.HorizontalFlip(p=0.5),
            A.VerticalFlip(p=0.5),
            A.Resize(height=512, width=512, p=1),
            A.Cutout(num_holes=8, max_h_size=64, max_w_size=64, fill_value=0, p=0.5),
            ToTensorV2(p=1.0),
        ], 
        p=1.0, 
        bbox_params=A.BboxParams(
            format='pascal_voc',
            min_area=0, 
            min_visibility=0,
            label_fields=['labels']
        )
    )

在dataloader直接使用

train_dataset = DatasetRetriever(
    image_ids=df_folds[df_folds['fold'] != fold_number].index.values,
    marking=marking,
    transforms=get_train_transforms(),
    test=False,
)

重点是transforms直接使用即可。用于目标检测

数据增广方法代码大全

https://github.com/CrazyVertigo/awesome-data-augmentation

这个网址包含了很多主流的数据扩增方法。涉及数据扩增，建议查阅这个网址，自己去找想用方法。非常nice的是，怎么安装、调用，都有非常详细的说明。

标签：None,False,always,0.5,limit,apply,整理,albumentations
From： https://www.cnblogs.com/lwp-nicol/p/16849076.html

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