本文主要是介绍imgaug库指南（二）：从入门到精通的【图像增强】之旅，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！
文章目录
- 引言
- 前期回顾
- 代码示例
- 小结
- 结尾
引言
在深度学习和计算机视觉的世界里，数据是模型训练的基石，其质量与数量直接影响着模型的性能。然而，获取大量高质量的标注数据往往需要耗费大量的时间和资源。正因如此，数据增强技术应运而生，成为了解决这一问题的关键所在。而imgaug，作为一个功能强大的图像增强库，为我们提供了简便且高效的方法来扩充数据集。本系列博客将带您深入了解如何运用imgaug进行图像增强，助您在深度学习的道路上更进一步。我们将从基础概念讲起，逐步引导您掌握各种变换方法，以及如何根据实际需求定制变换序列。让我们一起深入了解这个强大的工具，探索更多可能性，共同推动深度学习的发展。
前期回顾
在imgaug库指南（一）：从入门到精通的【图像增强】之旅中，我们为您初步揭开了imgaug库的神秘面纱，带您初步领略了图像增强之旅。想必您已经对这个强大工具有了初步了解。然而，很多读者可能有所疑问：如何对一批图像进行批量处理并可视化？接下来，我们就深入探讨这一问题，助您在数据处理中更加高效。
代码示例
import imgaug as ia
import imgaug.augmenters as iaa
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt# 设置随机种子以确保结果可复现
ia.seed(1)# 加载图像
img_path = r"D:\python_project\lena.png"
img = cv2.imread(img_path)
# 将BGR图像转换成RGB图像
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)# 定义由32张图像组成的图像列表
images = [img for _ in range(32)]# 定义图像增强序列
seq = iaa.Sequential([# 水平翻转图像iaa.Fliplr(0.5),# 随机裁剪图像iaa.Crop(percent=(0, 0.1)),# 以50%的概率对图像进行小的高斯模糊增强iaa.Sometimes(0.5,iaa.GaussianBlur(sigma=(0, 0.5))),# 加强或减弱图像的对比度iaa.LinearContrast((0.75, 1.5)),# 添加高斯噪声iaa.AdditiveGaussianNoise(loc=0, scale=(0.0, 0.05 * 255), per_channel=0.5),# 使部分图像变亮，部分变暗iaa.Multiply((0.8, 1.2), per_channel=0.2),# 对图像进行仿射变换iaa.Affine(scale={"x": (0.8, 1.2), "y": (0.8, 1.2)},translate_percent={"x": (-0.2, 0.2), "y": (-0.2, 0.2)},rotate=(-25, 25),shear=(-8, 8))
], random_order=True) # 以随机顺序应用增强器# 对图像进行增强处理
augmented_images = seq(images=images)# 可视化增强后的图像
fig, axes = plt.subplots(nrows=4, ncols=8, figsize=(16, 8)) # 创建子图网格
for ax, img in zip(axes.flatten(), augmented_images):ax.imshow(img) # 显示图像ax.axis('off') # 关闭坐标轴坐标轴
plt.show() # 显示图像窗口
该代码示例使用Python的imgaug库进行批量图像的数据增强。首先，它导入了所需的库和模块。接着，设置了随机种子以确保结果可复现。然后，从指定路径加载图像，并将其从BGR格式转换为RGB格式。
接下来，定义了一个包含原始图像的列表（利用for循环模拟批量图像）。然后，使用imgaug库中的增强器定义了一个增强序列，包括水平翻转、随机裁剪、高斯模糊、对比度调整、添加噪声、亮度和色彩调整以及仿射变换等操作。这些操作以随机顺序应用于图像列表。
最后，使用matplotlib创建了一个子图网格，将每张增强后的图像显示在一个子图上，并显示整个图像窗口，以便可视化增强后的结果。
运行结果如下：
细节1：如果要基于matplotlib库进行可视化，那么需要将opencv读取的BGR图像先转换成RGB图像，否则可视化结果会出现颜色失真，失真如下：
细节2：如果不利用ia.seed(1)设置随机数种子，那么每次运行的可视化结果不会固定 ⇒ 如果直接应用在深度学习的训练环节中，代码是不可复现的。
经过观察，我们很容易发现：即使是两次完全相同的代码，其产生的数据增强效果也存在着显著差异，这无疑给代码复现带来了挑战。为了确保实验结果的可复现性和可靠性，我们往往需要固定随机数种子。
小结
imgaug是一个强大的图像增强库，它可以帮助你创建出丰富多样的训练数据，从而改进你的深度学习模型的性能。通过定制变换序列和参数，你可以轻松地适应各种应用场景，从计算机视觉到医学影像分析。随着深度学习的发展，imgaug在未来将继续发挥重要作用。因此，将imgaug纳入你的数据增强工具箱是一个明智的选择。
参考链接
结尾
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