albumentations图像增强库使用简易流程

简介: albumentations图像增强库使用简易流程

具体细节看官方文档,写的比较清晰。下面仅为学习笔记。

1.安装

pip install -U albumentations

2.例子

#读取图片
image = cv2.imread("...")
#转为BGR转为RGB
image = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)
#定义pipeline
transform = A.Compose([
    A.CLAHE(),
    A.RandomRotate90(),
    A.Transpose(),
    A.ShiftScaleRotate(shift_limit=0.0625, scale_limit=0.50, rotate_limit=45, p=.75),
    A.Blur(blur_limit=3),
    A.OpticalDistortion(),
    A.GridDistortion(),
    A.HueSaturationValue(),
])
#对图片进行变换
augmented_image = transform(image=image)['image']
#可视化图片
visualize(augmented_image)

3.注意点

  • 输入的是numpy.ndarray的格式
  • 3通道图片增强时候一定要是RGB的顺序,opencv读取的时候,要将BGR转为RGB
transform = A.Compose([
    A.RandomCrop(width=256, height=256),
    A.HorizontalFlip(p=0.5),
    A.RandomBrightnessContrast(p=0.2),
])
  • transform相当于一个类,输入参数(image=image)相当于实例化,返回一个字典,用键’image’获得图片。
    每次使用的时候重新call transform ,这样每个实例化的对象参数都不一样。如果重复call transformed_image_1,那么增强的参数是一样的,每次结果就一样了。
transform = A.Compose([
    A.RandomBrightnessContrast(brightness_limit=1, contrast_limit=1, p=1.0),
])
transformed_image_1 = transform(image=image)['image']
transformed_image_2 = transform(image=image)['image']
transformed_image_3 = transform(image=image)['image']
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