网站营销的定义,合肥做网站汇站网,莱芜雪野湖介绍,注册代理记账图像数据增强方法概述 1. 什么是图像数据增强技术?2. 图像数据增强技术分类2.1 几何变换Python 示例代码 2.2 颜色变换2.3 噪声添加 3. 参考文献 1. 什么是图像数据增强技术?
基础概念#xff1a;图像增强技术是计算机视觉和图像处理领域中的一个关键技术#xff0c;主要用… 图像数据增强方法概述 1. 什么是图像数据增强技术?2. 图像数据增强技术分类2.1 几何变换Python 示例代码 2.2 颜色变换2.3 噪声添加 3. 参考文献 1. 什么是图像数据增强技术?
基础概念图像增强技术是计算机视觉和图像处理领域中的一个关键技术主要用于改善图像的质量或者使其更适合后续的图像分析任务。通过对原始图像进行一系列变换生成新的图像样本从而增加训练数据集的多样性和丰富性最终提升机器学习模型的性能和鲁棒性。相关应用帮助模型学习到更广泛的数据特征有效避免过拟合问题使模型在面对未见过的数据时表现得更加稳健。在深度学习领域特别是在卷积神经网络CNN的应用中图像增强已经成为了一个标准的预处理步骤极大地促进了模型的泛化能力和准确性。
对于图片数据集数量和种类较少的应用场景更加有效
2. 图像数据增强技术分类
2.1 几何变换
定义几何变换是图像数据增强中最基本且常用的方法。其主要目的是通过修改图像的空间结构来生成新的样本。这类方法可以使模型更加鲁棒适应不同的物体位置和方向。 旋转旋转是指将图像围绕其中心点进行旋转可以模拟不同角度的视图从而使模型对物体在不同方向上的表现更加稳定。 平移平移是将图像在水平方向或垂直方向上移动一定的像素。平移操作可以帮助模型学习到物体在不同位置的特征。 缩放缩放是指改变图像的大小。缩放可以使模型适应不同尺寸的物体增强其对比例变化的鲁棒性。 翻转翻转是将图像进行水平或垂直翻转。翻转操作可以帮助模型学习到镜像对称的特征。 Python 示例代码
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt# 读取图像
image cv2.imread(img.png)
image cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)# 定义几何变换
def augment_geometric(image):# 旋转rows, cols, _ image.shapeangle 30 # 旋转角度M_rotate cv2.getRotationMatrix2D((cols / 2, rows / 2), angle, 1)rotated cv2.warpAffine(image, M_rotate, (cols, rows))# 平移M_translate np.float32([[1, 0, 50], [0, 1, 50]]) # 水平和垂直平移50像素translated cv2.warpAffine(image, M_translate, (cols, rows))# 翻转flipped cv2.flip(image, 1) # 水平翻转return rotated, translated, flipped# 进行增强
rotated_image, translated_image, flipped_image augment_geometric(image)# 可视化
plt.figure(figsize(12, 8))plt.subplot(2, 2, 1)
plt.title(Original Image)
plt.imshow(image)
plt.axis(off)plt.subplot(2, 2, 2)
plt.title(Rotated Image (30 degrees))
plt.imshow(rotated_image)
plt.axis(off)plt.subplot(2, 2, 3)
plt.title(Translated Image)
plt.imshow(translated_image)
plt.axis(off)plt.subplot(2, 2, 4)
plt.title(Flipped Image)
plt.imshow(flipped_image)
plt.axis(off)plt.tight_layout()
plt.show()2.2 颜色变换
定义颜色变换是通过改变图像的颜色特性来增强图像数据。这类方法主要包括亮度调整、对比度调整、饱和度调整和色相调整等。颜色变换能够帮助模型适应不同光照条件和色彩变化。 亮度调整亮度调整是通过增加或减少图像的亮度值来改变图像的整体亮度。此方法可以模拟不同的光照条件。 对比度调整对比度调整是通过改变图像中亮度值的分布来增强图像的对比度。提高对比度可以使得图像中的细节更加清晰。 饱和度调整饱和度调整是通过改变颜色的饱和程度来影响图像的色彩表现。增加饱和度可以使颜色更加鲜艳而降低饱和度则会使颜色趋向灰色。 色相调整色相调整是通过改变颜色的色相值来改变图像的整体色调。此方法可以用来生成不同色彩风格的图像。
Python 示例代码
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt# 读取图像
image cv2.imread(image.jpg)
image cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)# 定义颜色变换
def augment_color(image):# 亮度调整bright cv2.convertScaleAbs(image, alpha1, beta50) # alpha1保持亮度beta增加亮度# 对比度调整contrast cv2.convertScaleAbs(image, alpha2, beta0) # alpha1增加对比度# 饱和度调整hsv cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2HSV) # 转换到HSV颜色空间hsv[..., 1] hsv[..., 1] * 1.5 # 增加饱和度saturated cv2.cvtColor(hsv, cv2.COLOR_HSV2RGB) # 转回RGB颜色空间return bright, contrast, saturated# 进行增强
bright_image, contrast_image, saturated_image augment_color(image)# 可视化
plt.figure(figsize(12, 8))plt.subplot(2, 2, 1)
plt.title(Original Image)
plt.imshow(image)
plt.axis(off)plt.subplot(2, 2, 2)
plt.title(Brightness Adjusted)
plt.imshow(bright_image)
plt.axis(off)plt.subplot(2, 2, 3)
plt.title(Contrast Adjusted)
plt.imshow(contrast_image)
plt.axis(off)plt.subplot(2, 2, 4)
plt.title(Saturation Adjusted)
plt.imshow(saturated_image)
plt.axis(off)plt.tight_layout()
plt.show()2.3 噪声添加
噪声添加是通过在图像中引入随机噪声来增强数据。这种方法可以帮助模型提高对噪声干扰的鲁棒性模拟真实场景中可能出现的干扰。 高斯噪声高斯噪声是常见的噪声类型其分布服从高斯分布。添加高斯噪声可以模拟传感器噪声。 椒盐噪声椒盐噪声是指图像中随机出现的亮点盐和暗点胡椒这种噪声可以模拟图像传输中的干扰。 泊松噪声泊松噪声通常用于模拟光子计数过程中的噪声特别是在低光照条件下。
还可以是图像压缩噪声等等这里不再一一介绍
Python 示例代码
def augment_noise(image):# 添加高斯噪声gauss np.random.normal(0, 25, image.shape).astype(np.uint8)noisy_gauss cv2.add(image, gauss)# 添加盐和胡椒噪声s_vs_p 0.5amount 0.04out np.copy(image)# Salt noisenum_salt np.ceil(amount * image.size * s_vs_p)coords [np.random.randint(0, i - 1, int(num_salt))for i in image.shape]out[coords] 1# Pepper noisenum_pepper np.ceil(amount* image.size * (1. - s_vs_p))coords [np.random.randint(0, i - 1, int(num_pepper))for i in image.shape]out[coords] 0return noisy_gauss, out# 进行增强
noisy_gauss, noisy_sp augment_noise(image)# 可视化
plt.figure(figsize(12, 6))
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.title(Gaussian Noise Added)
plt.imshow(noisy_gauss)
plt.axis(off)plt.subplot(1, 2, 2)
plt.title(Salt and Pepper Noise Added)
plt.imshow(noisy_sp)
plt.axis(off)plt.show()3. 参考文献
[1] J. Liu, et al. Image Data Augmentation for Deep Learning: A Review. IEEE Access, 2020.[2] S. Perez and W. Wang. The Effectiveness of Data Augmentation in Image Classification using Deep Learning. 2017.[3] A. Shorten and T. Khoshgoftaar. A survey on Image Data Augmentation for Deep Learning. Journal of Big Data, 2019.[4] A. Ge, et al. Data augmentation for deep learning: A review. Computer Science Review, 2021.[5] F. Zhang, et al. Noise Robust Image Classification using Deep Learning. IEEE Transactions on Image Processing, 2018.[6] Y. Liu, et al. Image Classification with Noise Robustness via Data Augmentation. International Journal of Computer Vision, 2020.创作不易烦请各位观众老爷给个三连小编在这里跪谢了!
