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发布于: 2021 年 02 月 23 日

数据扩增方法

常见的方法有：

OpenCV 和 albumentations 两个库

OpeCV

OpenCV 是计算机视觉必备的库，可以很方便的完成数据读取、图像变化、边缘检测和模式识别等任务。为了加深各位对数据可做的影响，这里首先介绍 OpenCV 完成数据扩增的操作。

# 首先读取原始图片img = cv2.imread(train_mask['name'].iloc[0])mask = rle_decode(train_mask['mask'].iloc[0])
plt.figure(figsize=(16, 8))plt.subplot(1, 2, 1)plt.imshow(img)
plt.subplot(1, 2, 2)plt.imshow(mask)

# 垂直翻转plt.figure(figsize=(16, 8))plt.subplot(1, 2, 1)plt.imshow(cv2.flip(img, 0))
plt.subplot(1, 2, 2)plt.imshow(cv2.flip(mask, 0))

# 水平翻转plt.figure(figsize=(16, 8))plt.subplot(1, 2, 1)plt.imshow(cv2.flip(img, 1))
plt.subplot(1, 2, 2)plt.imshow(cv2.flip(mask, 1))

# 随机裁剪x, y = np.random.randint(0, 256), np.random.randint(0, 256)
plt.figure(figsize=(16, 8))plt.subplot(1, 2, 1)plt.imshow(img[x:x+256, y:y+256])
plt.subplot(1, 2, 2)plt.imshow(mask[x:x+256, y:y+256])

复制代码

还有很多其他的方法，这里没有办法全部写完，完整的 OpenCV 后面慢慢更新。

albumentations

它可以对数据集进行逐像素的转换，如模糊、下采样、高斯造点、高斯模糊、动态模糊、RGB 转换、随机雾化等；也可以进行空间转换（同时也会对目标进行转换），如裁剪、翻转、随机裁剪等。

与 OpenCV 相比 albumentations 具有以下优点：
albumentations 支持的操作更多，使用更加方便；
albumentations 可以与深度学习框架（Keras 或 Pytorch）配合使用；
albumentations 支持各种任务（图像分流）的数据扩增操作

import albumentations as A
# 水平翻转augments = A.HorizontalFlip(p=1)(image=img, mask=mask)img_aug, mask_aug = augments['image'], augments['mask']
# 随机裁剪augments = A.RandomCrop(p=1, height=256, width=256)(image=img, mask=mask)img_aug, mask_aug = augments['image'], augments['mask']
# 旋转augments = A.ShiftScaleRotate(p=1)(image=img, mask=mask)img_aug, mask_aug = augments['image'], augments['mask']albumentations还可以组合多个数据扩增操作得到更加复杂的数据扩增操作：
trfm = A.Compose([    A.Resize(256, 256),    A.HorizontalFlip(p=0.5),    A.VerticalFlip(p=0.5),    A.RandomRotate90(),])
augments = trfm(image=img, mask=mask)img_aug, mask_aug = augments['image'], augments['mask']plt.figure(figsize=(16, 8))plt.subplot(1, 2, 1)plt.imshow(augments['image'])
plt.subplot(1, 2, 2)plt.imshow(augments['mask'])

复制代码

这个库平时没有接触过，需要额外的学习一下。

Pytorch 数据读取

平时用的是 TF，接下来还要学习一下它的用法。

发布于: 2021 年 02 月 23 日阅读数: 17

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一个日语专业的程序猿。 2017.09.10 加入

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