albumentations数据增强学习

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系统随机

1685人浏览 · 2022-05-10 11:28:05

系统随机 · 2022-05-10 11:28:05 发布

albumentations数据增强学习

文章目录

albumentations数据增强学习

原图：

在这里插入图片描述

CLAHE（限制对比度自适应直方图均衡化）数据增强

image = cv2.imread("mydata/test/dog.jpg")
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
mask=cv2.imread("mydata/test/dog.jpg")

CLAHE=A.CLAHE(clip_limit=4.0, tile_grid_size=(8, 8), always_apply=False, p=1)(image=image, mask=mask)
image1=CLAHE['image']
plt.imshow(image1)
plt.show()

在这里插入图片描述

RandomRotate90（随机旋转90度）

RandomRotate90=A.RandomRotate90(always_apply=False, p=1)(image=image, mask=mask)
image2=RandomRotate90['image']
plt.imshow(image2)
plt.show()

在这里插入图片描述

Transpose（转置）

Transpose=A.Transpose(always_apply=False, p=1)(image=image, mask=mask)
image3=Transpose['image']
plt.imshow(image3)
plt.show()

在这里插入图片描述

RGBShift（随机平移RGB通道值）

RGBShift= A.RGBShift(r_shift_limit=10, g_shift_limit=20, b_shift_limit=20, always_apply=False, p=1)(image=image, mask=mask)
image4=RGBShift['image']
plt.imshow(image4)
plt.show()

在这里插入图片描述

HueSaturationValue（色调饱和度值）

HueSaturationValue=A.HueSaturationValue(hue_shift_limit=20, sat_shift_limit=30, val_shift_limit=20, always_apply=False, p=1)(image=image, mask=mask)

image5=HueSaturationValue['image']
plt.imshow(image5)
plt.show()

在这里插入图片描述

Flip（垂直或水平和垂直翻转）

Flip= A.Flip(always_apply=False, p=1)(image=image, mask=mask)
image6=Flip['image']
plt.imshow(image6)
plt.show()

在这里插入图片描述

HorizontalFlip（围绕Y轴水平翻转）

HorizontalFlip= A.HorizontalFlip(always_apply=False, p=1)(image=image, mask=mask)
image7=HorizontalFlip['image']
plt.imshow(image7)
plt.show()

在这里插入图片描述

VerticalFlip（围绕X轴垂直翻转）

VerticalFlip=A.VerticalFlip(always_apply=False, p=1)(image=image, mask=mask)
image8=VerticalFlip['image']
plt.imshow(image8)
plt.show()

在这里插入图片描述

RandomBrightnessContrast（随机亮度对比度）

RandomBrightnessContrast=A.RandomBrightnessContrast(p=1)(image=image, mask=mask)
image9=RandomBrightnessContrast['image']
plt.imshow(image9)
plt.show()

在这里插入图片描述

albumentations.compose

mytransform=A.Compose(
    [A.CLAHE(clip_limit=4.0, tile_grid_size=(8, 8), always_apply=False, p=0.2),
    A.RandomRotate90(always_apply=False, p=0.2),
    A.Transpose(always_apply=False, p=0.2),
    A.RGBShift(r_shift_limit=10, g_shift_limit=20, b_shift_limit=20, always_apply=False, p=0.2),
    A.HueSaturationValue(hue_shift_limit=20, sat_shift_limit=30, val_shift_limit=20, always_apply=False, p=0.2),
    A.Flip(always_apply=False, p=0.2),
    A.HorizontalFlip(always_apply=False, p=0.2),
    A.VerticalFlip(always_apply=False, p=0.2),
    A.RandomBrightnessContrast(p=0.2)]
)


transformed = mytransform(image=image, mask=mask)
transformed_image = transformed['image']
transformed_label=transformed['mask']
plt.imshow(transformed_image)
plt.show()