imgaug库指南（11）：从入门到精通的【图像增强】之旅

本文主要是介绍imgaug库指南（11）：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！

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。

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前期回顾

链接	主要内容
imgaug库指南（一）：从入门到精通的【图像增强】之旅	介绍了imgaug库的主要功能、安装方式、提供一个简单的数据增强示例(针对一副图像)
imgaug库指南（二）：从入门到精通的【图像增强】之旅	介绍了如何利用imgaug库对批量图像进行数据增强并可视化
imgaug库指南（三）：从入门到精通的【图像增强】之旅	详细介绍了imgaug库的数据增强方法 —— 高斯模糊
imgaug库指南（四）：从入门到精通的【图像增强】之旅	详细介绍了imgaug库的数据增强方法 —— 均值模糊
imgaug库指南（五）：从入门到精通的【图像增强】之旅	详细介绍了imgaug库的数据增强方法 —— 中值模糊/滤波，并介绍了如何利用【中值滤波】过滤椒盐噪声
imgaug库指南（六）：从入门到精通的【图像增强】之旅	详细介绍了imgaug库的数据增强方法 —— 双边模糊/滤波
imgaug库指南（七）：从入门到精通的【图像增强】之旅	详细介绍了imgaug库的数据增强方法 —— 运动模糊
imgaug库指南（八）：从入门到精通的【图像增强】之旅	详细介绍了imgaug库的数据增强方法 —— 均值迁移模糊
imgaug库指南（九）：从入门到精通的【图像增强】之旅	详细介绍了imgaug库的数据增强方法 —— 加性噪声(Add方法)
imgaug库指南（十）：从入门到精通的【图像增强】之旅	详细介绍了imgaug库的数据增强方法 —— 加性噪声(AddElementwise方法)

在本博客中，我们将向您详细介绍imgaug库的数据增强方法 —— 加性高斯噪声(AdditiveGaussianNoise方法)。

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加性高斯噪声(AdditiveGaussianNoise方法)

功能介绍

AdditiveGaussianNoise是imgaug库中的一个方法，用于向图像添加加性高斯噪声。这种噪声模拟了真实世界中的随机波动，可以用于增强图像的随机性和自然度。

语法

import imgaug.augmenters as iaa
aug = iaa.AdditiveGaussianNoise(loc=0, scale=(0, 15), per_channel=False)

• loc: 产生噪声的正态分布的均值。
  • 若loc为整数，则噪声的均值即为value；
  • 若loc为元组(a, b)，则均值为从区间[a, b]中采样的随机数；
  • 若loc为列表，则均值为从列表中随机采样的数；
• scale: 产生噪声的正态分布的标准差。
  • 若scale为整数，则噪声的标准差即为scale；
  • 若scale为元组(a, b)，则噪声的标准差为从区间[a, b]中采样的随机数；
  • 若scale为列表，则噪声的标准差为从列表中随机采样的数；
• per_channel:
  • 若per_channel为True，则为每幅图像的每个像素点对应的通道上加上随机整数 ==> RGB图像指定像素位置上的三个通道分别对应三个随机整数，且每个像素点都对应不同的三个随机整数；
  • 若per_channel为False，则为每幅图像的每个像素点对应的通道上加上随机采样的相同整数 ==> RGB图像指定像素位置上的三个通道都是同一个随机整数，但每个像素点都对应不同的随机整数；
  • 若per_channel为区间[0,1]的浮点数，假设per_channel=0.6，那么对于60%的图像，per_channel为True；对于剩余的40%的图像，per_channel为False；

示例代码

1. 使用不同的loc

import cv2
import imgaug.augmenters as iaa
import matplotlib.pyplot as plt# 读取图像
img_path = r"D:\python_project\lena.png"
img = cv2.imread(img_path)
image = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)# 创建数据增强器
aug1 = iaa.AdditiveGaussianNoise(loc=0, scale=30, per_channel=False)
aug2 = iaa.AdditiveGaussianNoise(loc=60, scale=30, per_channel=False)
aug3 = iaa.AdditiveGaussianNoise(loc=120, scale=30, per_channel=False)# 对图像进行数据增强
blurred_image1 = aug1(image=image)
blurred_image2 = aug2(image=image)
blurred_image3 = aug3(image=image)# 展示原始图像和数据增强后的图像
fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(10, 10))
axes[0][0].imshow(image)
axes[0][0].set_title("Original Image")
axes[0][1].imshow(blurred_image1)
axes[0][1].set_title("Augmented Image1")
axes[1][0].imshow(blurred_image2)
axes[1][0].set_title("Augmented Image2")
axes[1][1].imshow(blurred_image3)
axes[1][1].set_title("Augmented Image3")
plt.show()

运行结果如下：

图1 原图及数据增强结果可视化

可以看到，三幅数据增强后的图像，其亮度相对于原图而言，都整体变亮/暗了，并且出现了大量噪声。

2. 使用不同的scale

import cv2
import imgaug.augmenters as iaa
import matplotlib.pyplot as plt# 读取图像
img_path = r"D:\python_project\lena.png"
img = cv2.imread(img_path)
image = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)# 创建增强器
aug1 = iaa.AdditiveGaussianNoise(loc=60, scale=0, per_channel=False)
aug2 = iaa.AdditiveGaussianNoise(loc=60, scale=30, per_channel=False)
aug3 = iaa.AdditiveGaussianNoise(loc=60, scale=60, per_channel=False)# 对图像进行数据增强
blurred_image1 = aug1(image=image)
blurred_image2 = aug2(image=image)
blurred_image3 = aug3(image=image)# 展示原始图像和数据增强后的图像
fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(10, 10))
axes[0][0].imshow(image)
axes[0][0].set_title("Original Image")
axes[0][1].imshow(blurred_image1)
axes[0][1].set_title("Augmented Image1")
axes[1][0].imshow(blurred_image2)
axes[1][0].set_title("Augmented Image2")
axes[1][1].imshow(blurred_image3)
axes[1][1].set_title("Augmented Image3")
plt.show()

运行结果如下：

图2 原图及数据增强结果可视化

可以从图2看出：

• 当标准差参数scale=0时⇒ 增强器为RGB图像的每个像素位置上都添加了相同的数值 ⇒ 数据增强后，新图像亮度整体变大了(均值为60)，且无噪声。
• 当标准差参数scale!=0时⇒ 增强器为RGB图像的每个像素位置上都添加了随机的数值 ⇒ 数据增强后，新图像亮度整体变大了(均值为60)，且出现了大量噪声。

注意事项

1. 噪声的尺度：scale参数决定了噪声的强度。较大的值会导致更明显的噪声，而较小的值则产生较小的波动。选择合适的值可以根据实际需求进行调整。
2. 通道独立性：如果per_channel=True，则每个通道将独立地添加噪声。这可以用于对不同颜色通道应用不同的噪声强度。
3. 与其他增强器结合使用：可以与其他图像增强方法结合使用，以产生更复杂和多样的图像效果。例如，可以先应用中值模糊，然后再添加高斯噪声。
4. 结果的可重复性：由于噪声是随机的，每次应用增强器可能会产生稍微不同的结果。如果需要确保结果的可重复性，可以使用aug.to_deterministic()方法将增强器转换为确定性状态。
5. 图像质量的保留：添加高斯噪声可能会对图像质量产生一定影响。在添加噪声时要平衡图像的清晰度和噪声的强度，以确保图像仍然具有可接受的视觉效果。

总结

AdditiveGaussianNoise是imgaug库中一个非常有用的图像增强方法，用于向图像添加加性高斯噪声。它可以用于模拟真实世界中的随机波动，增强图像的自然度和随机性。使用时需要注意噪声的强度、通道独立性、与其他增强器的结合以及图像质量的保留等问题。通过合理地调整参数和与其他方法的结合，可以实现丰富多样的图像效果。

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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

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结尾

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