2 数据读取与数据扩增
本章主要内容为数据读取、数据扩增方法和Pytorch读取赛题数据三个部分组成。
2.1 学习目标
- 学习Python和Pytorch中图像读取
- 学会扩增方法和Pytorch读取赛题数据
2.2 图像读取
由于赛题数据是图像数据，赛题的任务是识别图像中的字符。因此我们首先需要完成对数据的读取操作，在Python中有很多库可以完成数据读取的操作，比较常见的有Pillow和OpenCV。
2.2.1 Pillow
Pillow是Python图像处理函式库(PIL）的一个分支。Pillow提供了常见的图像读取和处理的操作，而且可以与ipython notebook无缝集成，是应用比较广泛的库。
| 效果 | 代码 |
| [图片上传失败...(image-1d46b8-1590245858697)] | from PIL import Image # 导入Pillow库 # 读取图片 im =Image.open(cat.jpg') |
| [图片上传失败...(image-2c578-1590245858697)] | from PIL import Image, ImageFilter im = Image.open('cat.jpg') # 应用模糊滤镜: im2 = im.filter(ImageFilter.BLUR) im2.save('blur.jpg', 'jpeg') |
| [图片上传失败...(image-b760d3-1590245858697)] | from PIL import Image # 打开一个jpg图像文件，注意是当前路径: im = Image.open('cat.jpg') im.thumbnail((w//2, h//2)) im.save('thumbnail.jpg', 'jpeg') |
当然上面只演示了Pillow最基础的操作，Pillow还有很多图像操作，是图像处理的必备库。
Pillow的官方文档：https://pillow.readthedocs.io/en/stable/
2.2.2 OpenCV
OpenCV是一个跨平台的计算机视觉库，最早由Intel开源得来。OpenCV发展的非常早，拥有众多的计算机视觉、数字图像处理和机器视觉等功能。OpenCV在功能上比Pillow更加强大很多，学习成本也高很多。
| 效果 | 代码 |
| [图片上传失败...(image-882c8a-1590245858697)] | import cv2 # 导入Opencv库 img = cv2.imread('cat.jpg') # Opencv默认颜色通道顺序是BRG，转换一下 img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) |
| [图片上传失败...(image-fe709b-1590245858697)] | import cv2 # 导入Opencv库 img = cv2.imread('cat.jpg') img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 转换为灰度图 |
| [图片上传失败...(image-97b5a5-1590245858697)] | import cv2 # 导入Opencv库 img = cv2.imread('cat.jpg') img =cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 转换为灰度图 # Canny边缘检测 edges = cv2.Canny(img, 30, 70) cv2.imwrite('canny.jpg', edges) |
OpenCV包含了众多的图像处理的功能，OpenCV包含了你能想得到的只要与图像相关的操作。此外OpenCV还内置了很多的图像特征处理算法，如关键点检测、边缘检测和直线检测等。
OpenCV官网：https://opencv.org/
OpenCV Github：https://github.com/opencv/opencv
OpenCV 扩展算法库：https://github.com/opencv/opencv_contrib
2.3 数据扩增方法
在上一小节中给大家初步介绍了Pillow和OpenCV的使用，现在回到赛题街道字符识别任务中。在赛题中我们需要对的图像进行字符识别，因此需要我们完成的数据的读取操作，同时也需要完成数据扩增（Data Augmentation）操作。
2.3.1 数据扩增介绍
在深度学习中数据扩增方法非常重要，数据扩增可以增加训练集的样本，同时也可以有效缓解模型过拟合的情况，也可以给模型带来的更强的泛化能力。
[图片上传失败...(image-ad128d-1590245858697)]
- 数据扩增为什么有用？
在深度学习模型的训练过程中，数据扩增是必不可少的环节。现有深度学习的参数非常多，一般的模型可训练的参数量基本上都是万到百万级别，而训练集样本的数量很难有这么多。
其次数据扩增可以扩展样本空间，假设现在的分类模型需要对汽车进行分类，左边的是汽车A，右边为汽车B。如果不使用任何数据扩增方法，深度学习模型会从汽车车头的角度来进行判别，而不是汽车具体的区别。
[图片上传失败...(image-3d07e0-1590245858697)]
- 有哪些数据扩增方法？
数据扩增方法有很多：从颜色空间、尺度空间到样本空间，同时根据不同任务数据扩增都有相应的区别。
对于图像分类，数据扩增一般不会改变标签；对于物体检测，数据扩增会改变物体坐标位置；对于图像分割，数据扩增会改变像素标签。
2.3.2 常见的数据扩增方法
在常见的数据扩增方法中，一般会从图像颜色、尺寸、形态、空间和像素等角度进行变换。当然不同的数据扩增方法可以自由进行组合，得到更加丰富的数据扩增方法。
以torchvision为例，常见的数据扩增方法包括：
- transforms.CenterCrop 对图片中心进行裁剪
- transforms.ColorJitter 对图像颜色的对比度、饱和度和零度进行变换
- transforms.FiveCrop 对图像四个角和中心进行裁剪得到五分图像
- transforms.Grayscale 对图像进行灰度变换
- transforms.Pad 使用固定值进行像素填充
- transforms.RandomAffine 随机仿射变换
- transforms.RandomCrop 随机区域裁剪
- transforms.RandomHorizontalFlip 随机水平翻转
- transforms.RandomRotation 随机旋转
- transforms.RandomVerticalFlip 随机垂直翻转
[图片上传失败...(image-2f8b6b-1590245858697)]
在本次赛题中，赛题任务是需要对图像中的字符进行识别，因此对于字符图片并不能进行翻转操作。比如字符6经过水平翻转就变成了字符9，会改变字符原本的含义。
2.3.3 常用的数据扩增库
- torchvision
https://github.com/pytorch/vision
pytorch官方提供的数据扩增库，提供了基本的数据数据扩增方法，可以无缝与torch进行集成；但数据扩增方法种类较少，且速度中等；
- imgaug
https://github.com/aleju/imgaug
imgaug是常用的第三方数据扩增库，提供了多样的数据扩增方法，且组合起来非常方便，速度较快；
- albumentations
https://albumentations.readthedocs.io
是常用的第三方数据扩增库，提供了多样的数据扩增方法，对图像分类、语义分割、物体检测和关键点检测都支持，速度较快。
2.4 Pytorch读取数据
由于本次赛题我们使用Pytorch框架讲解具体的解决方案，接下来将是解决赛题的第一步使用Pytorch读取赛题数据。
在Pytorch中数据是通过Dataset进行封装，并通过DataLoder进行并行读取。所以我们只需要重载一下数据读取的逻辑就可以完成数据的读取。
import os, sys, glob, shutil, json import cv2 from PIL import Image import numpy as np import torch from torch.utils.data.dataset import Dataset import torchvision.transforms as transforms class SVHNDataset(Dataset): def __init__(self, img_path, img_label, transform=None): self.img_path = img_path self.img_label = img_label if transform is not None: self.transform = transform else: self.transform = None def __getitem__(self, index): img = Image.open(self.img_path[index]).convert('RGB') if self.transform is not None: img = self.transform(img) # 原始SVHN中类别10为数字0 lbl = np.array(self.img_label[index], dtype=np.int) lbl = list(lbl) + (5 - len(lbl)) * [10] return img, torch.from_numpy(np.array(lbl[:5])) def __len__(self): return len(self.img_path) train_path = glob.glob('../input/train/*.png') train_path.sort() train_json = json.load(open('../input/train.json')) train_label = [train_json[x]['label'] for x in train_json] data = SVHNDataset(train_path, train_label, transforms.Compose([ # 缩放到固定尺寸 transforms.Resize((64, 128)), # 随机颜色变换 transforms.ColorJitter(0.2, 0.2, 0.2), # 加入随机旋转 transforms.RandomRotation(5), # 将图片转换为pytorch 的tesntor # transforms.ToTensor(), # 对图像像素进行归一化 # transforms.Normalize([0.485,0.456,0.406],[0.229,0.224,0.225]) ]))
通过上述代码，可以将赛题的图像数据和对应标签进行读取，在读取过程中的进行数据扩增，效果如下所示：
| 1 | 2 | 3 |
| [图片上传失败...(image-e0bf3b-1590245858697)] | [图片上传失败...(image-52ee69-1590245858697)] | [图片上传失败...(image-401959-1590245858697)] |
| [图片上传失败...(image-c3e0f3-1590245858697)] | [图片上传失败...(image-222d4f-1590245858697)] | [图片上传失败...(image-80b6c8-1590245858697)] |
接下来我们将在定义好的Dataset基础上构建DataLoder，你可以会问有了Dataset为什么还要有DataLoder？其实这两个是两个不同的概念，是为了实现不同的功能。
- Dataset：对数据集的封装，提供索引方式的对数据样本进行读取
- DataLoder：对Dataset进行封装，提供批量读取的迭代读取
加入DataLoder后，数据读取代码改为如下：
import os, sys, glob, shutil, json import cv2 from PIL import Image import numpy as np import torch from torch.utils.data.dataset import Dataset import torchvision.transforms as transforms class SVHNDataset(Dataset): def __init__(self, img_path, img_label, transform=None): self.img_path = img_path self.img_label = img_label if transform is not None: self.transform = transform else: self.transform = None def __getitem__(self, index): img = Image.open(self.img_path[index]).convert('RGB') if self.transform is not None: img = self.transform(img) # 原始SVHN中类别10为数字0 lbl = np.array(self.img_label[index], dtype=np.int) lbl = list(lbl) + (5 - len(lbl)) * [10] return img, torch.from_numpy(np.array(lbl[:5])) def __len__(self): return len(self.img_path) train_path = glob.glob('../input/train/*.png') train_path.sort() train_json = json.load(open('../input/train.json')) train_label = [train_json[x]['label'] for x in train_json] train_loader = torch.utils.data.DataLoader( SVHNDataset(train_path, train_label, transforms.Compose([ transforms.Resize((64, 128)), transforms.ColorJitter(0.3, 0.3, 0.2), transforms.RandomRotation(5), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225]) ])), batch_size=10, # 每批样本个数 shuffle=False, # 是否打乱顺序 num_workers=10, # 读取的线程个数 ) for data in train_loader: break
在加入DataLoder后，数据按照批次获取，每批次调用Dataset读取单个样本进行拼接。此时data的格式为：
torch.Size([10, 3, 64, 128]), torch.Size([10, 6])
前者为图像文件，为batchsize * chanel * height * width次序；后者为字符标签。
2.5 本章小节
本章对数据读取进行了详细的讲解，并介绍了常见的数据扩增方法和使用，最后使用Pytorch框架对本次赛题的数据进行读取。
