Albumentations数据增强部分方法使用和可视化展示

2023-10-25 08:40
文章标签 数据 使用 方法 可视化 展示 部分 增强 albumentations

本文主要是介绍Albumentations数据增强部分方法使用和可视化展示，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

Albumentations数据增强方法

  • 常用数据增强方法
    • Blur 模糊
    • VerticalFlip 水平翻转
    • HorizontalFlip 垂直翻转
    • Flip 翻转
    • Normalize 归一化
    • Transpose 转置
    • RandomCrop 随机裁剪
    • RandomGamma 随机Gamma
    • RandomRotate90 随机旋转90度
    • Rotate旋转
    • ShiftScaleRotate 平移缩放旋转
    • CenterCrop 中心裁剪
    • OpticalDistortion 光学畸变
    • GridDistortion 网格失真
    • ElasticTransform 弹性变换
    • RandomGridShuffle 随机网格洗牌
    • HueSaturationValue 色调饱和度值
    • PadIfNeeded 填充
    • RGBShift RGB平移
    • RandomBrightness 随机亮度
    • RandomContrast 随机对比度
    • MotionBlur 运动模糊
    • MedianBlur 中心模糊
    • GaussianBlur 高斯模糊
    • GaussNoise 高斯噪声
    • CLAHE 对比度受限自适应直方图均衡
    • InvertImg 反转图像
    • ChannelShuffle 通道洗牌
    • Cutout
    • CoarseDropout
    • ToFloat
    • Crop 裁剪
    • RandomScale 随机缩放
    • LongestMaxSize
    • SmallestMaxSize
    • Resize缩放
    • RandomSizedCrop 随机裁剪缩放
    • RandomBrightnessContrast 随机亮度对比度
    • RandomCropNearBBox
    • ISONoise
    • Solarize

常用数据增强方法

本人根据非常棒的Albumentations数据增强库总结了常用的数据增强方法(本人能力有限，如有错误，请指出。有人使用Albumentations库的Blur, Flip, RandomBrightnessContrast, ShiftScaleRotate, ElasticTransform, Transpose, GridDistortion, HueSaturationValue, CLAHE, CoarseDropout在图像分类比赛中取得第二名，所以本人写了这篇文章)。
Albumentations官方手册

image_75367a00.png

Blur 模糊

Blur（blur_limit = 7，always_apply = False，p = 0.5 ）
图像均值平滑滤波。
image_f58bcf3f.png

VerticalFlip 水平翻转

VerticalFlip（always_apply = False，p = 0.5 ）
image_1fe08a34.png

HorizontalFlip 垂直翻转

HorizontalFlip（always_apply = False，p = 0.5 ）
image_f8f72cba.png

Flip 翻转

Flip（always_apply = False，p = 0.5 ）
水平和垂直翻转
image_9b559138.png

Normalize 归一化

Normalize(mean=(0.485, 0.456, 0.406), std=(0.229, 0.224, 0.225), max_pixel_value=255.0, always_apply=False, p=1.0)
将像素值除以255 = 2 ** 8 - 1，减去每个通道的平均值并除以每个通道的std

Transpose 转置

Transpose(always_apply=False, p=0.5)
将图像行和列互换
image_c3eabb0d.png

RandomCrop 随机裁剪

RandomCrop(height, width, always_apply=False, p=1.0)
随机从图像裁剪一块区域(参数是高宽，而且必须是整数，所以使用这个函数一定会裁剪一定区域的图片）
image_cf02d61c.png

RandomGamma 随机Gamma

*RandomGamma(gamma_limit=(80, 120), eps=1e-07, always_apply=False, p=0.5)
随机伽马变换。image_420e05a1.png

RandomRotate90 随机旋转90度

RandomRotate90(always_apply=False, p=0.5)
随机旋转0个或多个90度。
image_a8b2b2fa.png

Rotate旋转

Rotate(limit=90, interpolation=1, border_mode=4, value=None, mask_value=None, always_apply=False, p=0.5)
随机旋转图片(默认使用reflect方法扩充图片，可以改为参数等其他方法填充)。
image_e038aae5.png

ShiftScaleRotate 平移缩放旋转

ShiftScaleRotate(shift_limit=0.0625, scale_limit=0.1, rotate_limit=45, interpolation=1, border_mode=4, value=None, mask_value=None, always_apply=False, p=0.5)
随机平移、缩放、旋转图片。
image_7d08a393.png

CenterCrop 中心裁剪

CenterCrop(height, width, always_apply=False, p=1.0)
随机中心裁剪图片(参数为高宽，一定会进行裁剪，注意其输入为整数)。
image_91c46a7a.png

OpticalDistortion 光学畸变

OpticalDistortion(distort_limit=0.05, shift_limit=0.05, interpolation=1, border_mode=4, value=None, mask_value=None, always_apply=False, p=0.5)
对图像进行光学畸变。
image_c45c44ab.png

GridDistortion 网格失真

GridDistortion(num_steps=5, distort_limit=0.3, interpolation=1, border_mode=4, value=None, mask_value=None, always_apply=False, p=0.5)
对图像进行网格失真。
image_d64353ca.png

ElasticTransform 弹性变换

ElasticTransform（alpha = 1，sigma = 50，alpha_affine = 50，interpolation = 1，border_mode = 4，value = None，mask_value = None，always_apply = False，approximate = False，p = 0.5 ）
随机对图像进行弹性变换。
image_2abede88.png

RandomGridShuffle 随机网格洗牌

RandomGridShuffle(grid=(3, 3), always_apply=False, p=1.0)
参数：将图像以网格方式生成几块，并随机打乱。
image_112a59ef.png

HueSaturationValue 色调饱和度值

HueSaturationValue(hue_shift_limit=20, sat_shift_limit=30, val_shift_limit=20, always_apply=False, p=0.5)
参数：随机色调、饱和度、值变化。
image_cb66ee0e.png

PadIfNeeded 填充

PadIfNeeded(min_height=1024, min_width=1024, border_mode=4, value=None, mask_value=None, always_apply=False, p=1.0)
填充图像。
image_ac4eefc7.png

RGBShift RGB平移

RGBShift(r_shift_limit=20, g_shift_limit=20, b_shift_limit=20, always_apply=False, p=0.5)
参数：随机平移R、G、B通道值。
image_f52fa600.png

RandomBrightness 随机亮度

RandomBrightness(limit=0.2, always_apply=False, p=0.5)y = False，p = 0.5 ）
随机亮度变化。
image_8db05e6e.png

RandomContrast 随机对比度

RandomContrast(limit=0.2, always_apply=False, p=0.5)
随机对比度变化。
image_4cbead65.png

MotionBlur 运动模糊

MotionBlur(blur_limit=7, always_apply=False, p=0.5)
给图像加上运动模糊。运动模糊是景物图象中的移动效果。它比较明显地出现在长时间暴光或场景内的物体快速移动的情形里。
image_32ef43b6.png

MedianBlur 中心模糊

MedianBlur(blur_limit=7, always_apply=False, p=0.5)
图像中值滤波。
image_3cc0ac51.png

GaussianBlur 高斯模糊

GaussianBlur(blur_limit=7, always_apply=False, p=0.5)
图像高斯平滑滤波。
image_63301667.png

GaussNoise 高斯噪声

*GaussNoise(var_limit=(10.0, 50.0), mean=None, always_apply=False, p=0.5)
给图像增加高斯噪声。
image_47b2016d.png

CLAHE 对比度受限自适应直方图均衡

CLAHE(clip_limit=4.0, tile_grid_size=(8, 8), always_apply=False, p=0.5)
将对比度受限的自适应直方图均衡化应用于输入图像。。
image_5c5d1c6c.png

InvertImg 反转图像

InvertImg(always_apply=False, p=0.5)
通过用255减去像素值来反转输入图像。
image_d69ac373.png

ChannelShuffle 通道洗牌

ChannelShuffle(always_apply=False, p=0.5)
随机改变RGB三个通道的顺序。
image_55dea620.png

Cutout

Cutout(num_holes=8, max_h_size=8, max_w_size=8, fill_value=0, always_apply=False, p=0.5)
在图像中生成正方形区域。
image_0d8a4c3c.png

CoarseDropout

*CoarseDropout(max_holes=8, max_height=8, max_width=8, min_holes=None, min_height=None, min_width=None, fill_value=0, always_apply=False, p=0.5)
在图像上生成矩形区域。
image_49b778d0.png

ToFloat

ToFloat(max_value=None, always_apply=False, p=1.0)
图像除一个值，默认值为图像数据类型的最大值。

Crop 裁剪

Crop(x_min=0, y_min=0, x_max=1024, y_max=1024, always_apply=False, p=1.0)
裁剪图像，其与RandomCrop的区别是可以指定最小值和最大值，而RandomCrop只能指定宽高。
image_d6b60b96.png

RandomScale 随机缩放

RandomScale（scale_limit = 0.1，interpolation = 1，always_apply = False，p = 0.5 ）
随机缩放图像大小。

LongestMaxSize

LongestMaxSize（max_size = 1024，interpolation = 1，always_apply = False，p = 1 ）
缩放图像，使最大边等于max_size，保持初始图像的纵横比。

SmallestMaxSize

SmallestMaxSize（max_size = 1024，interpolation = 1，always_apply = False，p = 1 ）
缩放图像，使最小边等于max_size，保持初始图像的纵横比。## VerticalFlip 水平旋转。

Resize缩放

Resize（height，width，interpolation = 1，always_apply = False，p = 1 ）
将输入图像调整为给定的高度和宽度。

RandomSizedCrop 随机裁剪缩放

RandomSizedCrop（min_max_height，height，width，w2h_ratio = 1.0，interpolation = 1，always_apply = False，p = 1.0 ）
随机裁剪图像并缩放到固定大小。
image_96d3c926.png

RandomBrightnessContrast 随机亮度对比度

RandomBrightnessContrast（brightness_limit = 0.2，contrast_limit = 0.2，brightness_by_max = None，always_apply = False，p = 0.5 ）
随机更改输入图像的亮度和对比度。

image_e3d48806.png

RandomCropNearBBox

RandomCropNearBBox（max_part_shift = 0.3，always_apply = False，p = 1.0 ）
随机平移bbox的x，y坐标并从图像中裁剪。
image_cbb7bf11.png

ISONoise

ISONoise(color_shift=(0.01, 0.05), intensity=(0.1, 0.5), always_apply=False, p=0.5)
施加摄像头传感器噪音。
image_45eac03b.png

Solarize

Solarize(threshold=128, always_apply=False, p=0.5)
反转高于阈值的所有像素值。
image_f3050a03.png

这篇关于Albumentations数据增强部分方法使用和可视化展示的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！


http://www.chinasem.cn/article/281381。

相关文章

Java中的String.valueOf()和toString()方法区别小结

Java中的String.valueOf()和toString()方法区别小结

《Java中的String.valueOf()和toString()方法区别小结》字符串操作是开发者日常编程任务中不可或缺的一部分,转换为字符串是一种常见需求,其中最常见的就是String.value... 目录String.valueOf()方法方法定义方法实现使用示例使用场景toString()方法方法
阅读更多...
Java中List的contains()方法的使用小结

Java中List的contains()方法的使用小结

《Java中List的contains()方法的使用小结》List的contains()方法用于检查列表中是否包含指定的元素,借助equals()方法进行判断,下面就来介绍Java中List的c... 目录详细展开1. 方法签名2. 工作原理3. 使用示例4. 注意事项总结结论：List 的 contain
阅读更多...
C#使用SQLite进行大数据量高效处理的代码示例

C#使用SQLite进行大数据量高效处理的代码示例

《C#使用SQLite进行大数据量高效处理的代码示例》在软件开发中,高效处理大数据量是一个常见且具有挑战性的任务,SQLite因其零配置、嵌入式、跨平台的特性,成为许多开发者的首选数据库,本文将深入探... 目录前言准备工作数据实体核心技术批量插入：从乌龟到猎豹的蜕变分页查询：加载百万数据异步处理：拒绝界面
阅读更多...
Android中Dialog的使用详解

Android中Dialog的使用详解

《Android中Dialog的使用详解》Dialog（对话框）是Android中常用的UI组件,用于临时显示重要信息或获取用户输入,本文给大家介绍Android中Dialog的使用,感兴趣的朋友一起... 目录android中Dialog的使用详解1. 基本Dialog类型1.1 AlertDialog（
阅读更多...
Python使用自带的base64库进行base64编码和解码

Python使用自带的base64库进行base64编码和解码

《Python使用自带的base64库进行base64编码和解码》在Python中,处理数据的编码和解码是数据传输和存储中非常普遍的需求,其中,Base64是一种常用的编码方案,本文我将详细介绍如何使... 目录引言使用python的base64库进行编码和解码编码函数解码函数Base64编码的应用场景注意
阅读更多...
使用Sentinel自定义返回和实现区分来源方式

使用Sentinel自定义返回和实现区分来源方式

《使用Sentinel自定义返回和实现区分来源方式》：本文主要介绍使用Sentinel自定义返回和实现区分来源方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教... 目录Sentinel自定义返回和实现区分来源1. 自定义错误返回2. 实现区分来源总结Sentinel自定
阅读更多...
Pandas使用SQLite3实战

Pandas使用SQLite3实战

《Pandas使用SQLite3实战》本文主要介绍了Pandas使用SQLite3实战,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学... 目录1 环境准备2 从 SQLite3VlfrWQzgt 读取数据到 DataFrame基础用法：读
阅读更多...
macOS无效Launchpad图标轻松删除的4 种实用方法

macOS无效Launchpad图标轻松删除的4 种实用方法

《macOS无效Launchpad图标轻松删除的4种实用方法》mac中不在appstore上下载的应用经常在删除后它的图标还残留在launchpad中，并且长按图标也不会出现删除符号，下面解决这个问... 在 MACOS 上，Launchpad（也就是「启动台」）是一个便捷的 App 启动工具。但有时候，应
阅读更多...
JSON Web Token在登陆中的使用过程

JSON Web Token在登陆中的使用过程

《JSONWebToken在登陆中的使用过程》：本文主要介绍JSONWebToken在登陆中的使用过程,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教... 目录JWT 介绍微服务架构中的 JWT 使用结合微服务网关的 JWT 验证1. 用户登录，生成 JWT2. 自定义过滤
阅读更多...
Java中StopWatch的使用示例详解

Java中StopWatch的使用示例详解

《Java中StopWatch的使用示例详解》stopWatch是org.springframework.util包下的一个工具类,使用它可直观的输出代码执行耗时,以及执行时间百分比,这篇文章主要介绍... 目录stopWatch 是org.springframework.util 包下的一个工具类，使用它
阅读更多...

Copyright China编程 23002807@qq.com

沪ICP备2023033072号-2