# 图像分割数据增强的Python实现
图像分割是一种计算机视觉任务，旨在将图像划分为多个区域，为了提高模型的鲁棒性与泛化能力，数据增强成为了一个重要的手段。本文将介绍图像分割的基础知识、数据增强的意义，以及如何用Python实现简单的数据增强技术，并给出相应的代码示例。
## 图像分割基础
图像分割主要用于识别物体的边界以及各个对象的区域。在医学图像分析、自动驾驶、以及安防监控等多个领域都
目录1. 介绍2. 关于分割中的 resize 问题3. 分割的 transform3.1 随机缩放 RandomResize3.2 随机水平翻转 RandomHorizontalFlip3.3 随机竖直翻转 RandomVerticalFlip3.4 随机裁剪 RandomCrop3.5 ToTensor3.6 normalization3.7&
转载
2023-11-03 23:00:08
597阅读
在图像分类任务中，图像数据增强一般是大多数人会采用的方法之一，这是由于深度学习对数据集的大小有一定的要求，若原始的数据集比较小，无法很好地满足网络模型的训练，从而影响模型的性能，而图像增强是对原始图像进行一定的处理以扩充数据集，能够在一定程度上提升模型的性能。本文是我目前正在研究一项内容，总结图像数据增强的一些方法及其有效性。本研究的目的是学习
转载
2023-10-11 11:49:39
174阅读
@toc1.AugmentorAugmentorisanimageaugmentationlibraryinPythonformachinelearning.Itaimstobeastandalonelibrarythatisplatformandframeworkindependent,whichismoreconvenient,allowsforfinergrainedcontrolovera
原创
精选
2022-12-07 13:18:34
919阅读
点赞
一、效果展示二、技术摘要用到的技术如下：1、模型训练。使用pytorch版的u2net网络2、裁切眼睛图片，制作数据集。用到dlib68点模型，识别出眼部位置。后面u2net识别的时候，也需要先用dlib裁切，再送入模型。3、图像操作。使用Pillow，简单方便。环境的配置，可自行查找资料。三、数据集制作使用dlib将人物图片的眼睛位置裁切出来。 眼睛裁切出来后，需要一张张的把虹膜位置标识出来，这
转载
2024-08-14 09:46:18
16阅读
之前两章展示了最基本的imgaug的基础用法，以及一个较为全面的各种增强方法的展示，这里我们介绍在分割问题中的数据增强方法。在分类问题中，输入为一张图像，输出为一个类别，在这种问题中，我们只需要对图像进行增强，并不需要对标签做出改动。而在分割问题中，当训练使用的图像被翻转或者扭曲之后，标签也要对应的做出相同的翻转或者扭曲，因此在增强的过程中不能仅仅对图像进行处理，同时也要对分割的标签进行相同的处理
转载
2023-08-24 10:49:40
199阅读
作者丨老肥 图像增强能够有目的地强调图像地整体或是局部特征，将不清晰地图像变得更为清晰，或是强调某些感兴趣的特征，使其改善图像质量，加强图像判别和识别的效果。现有的图像增强的方法非常多，今天我们主要介绍空间域中的灰度变换方法，并用Python将其一一实现。灰度变换也被称为图像的点运算（只针对图像的某一像素点），是所有图像处理技术中最简单的技术。我们首先对所有原始图像都进行如下的读取，转换
转载
2023-09-13 23:59:38
5阅读
1. 线性变换代码： import cv2
import random
import imutils
import numpy as np
# 彩色图像每个像素值是[x,y,z], 灰度图像每个像素值便是一个np.uint8
image = cv2.imread('E:/1.PNG')
gray_img = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
转载
2024-09-01 10:03:19
88阅读
最近在日常挖坑中发现了另一种简单有效数据扩充方法，将其分享使用。 之前都是利用opencv自己编写代码进行图像的翻转、旋转角度，裁剪、亮度变化等等操作。对于语义分割任务来说，一种有效的提升性能的办法就是对现有数据进行增强，扩充现有数据的多样性。在图像的深度学习中，为了丰富图像训练集，更好的提取图像特征，泛化模型（防止模型过拟合），一般都会对数据图像进行数据增强。数据增强，常用的方式，就是旋转图像，
转载
2024-02-17 13:37:26
269阅读
摘要：本章主要讲解图像直方图相关知识点，包括掩膜直方图和HS直方图，并通过直方图判断黑夜与白天，通过案例分享直方图的实际应用。作者： eastmount。一.图像掩膜直方图如果要统计图像的某一部分直方图，就需要使用掩码（蒙板）来进行计算。假设将要统计的部分设置为白色，其余部分设置为黑色，然后使用该掩膜进行直方图绘制，其完整代码如下所示。# -*- coding: utf-8 -*-
# By：Ea
转载
2024-03-12 15:10:25
52阅读
阈值处理图像分割是图像处理与计算机视觉领域低层次视觉中最为基础和重要的领域之一，是进行视觉分析和模式识别的基本前提。而阈值法是一种传统的图像分割方法，因其实现简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分割中最基本和应用最广泛的分割技术。数字化图像中，对图像二值化是个基本操作，简单来说就是一个指定像素灰度值的范围，假设一幅图像灰度值在0-255范围分布，阈值处理就是将图像不同位置处的灰度值与该阈值进行比较
图像分割，作为计算机视觉的基础，是图像理解的重要组成部分，也是图像处理的难点之一。那么，如何优雅且体面的图像分割？5行代码、分分钟实现的库——PixelLib，了解一下。当然，如此好用的项目，开源是必须的。为什么要用到图像分割？虽然计算机视觉研究工作者，会经常接触图像分割的问题，但是我们还是需要对其做下“赘述”(方便初学者)。我们都知道每个图像都是有一组像素值组成。简单来说，图像分割就是在像素级上
在上一讲中我们对深度学习图像语义分割和实例分割的发展历程和主要技术架构进行了简单的梳理，基本厘清了基于 CNN 的图像分割发展脉络。从本节开始，笔者将连续对 FCN 全卷积网络、用于医学影像分割的 u-net 以及实例分割的代表作 mask R-CNN 相关论文进行研读。本节就先来看全卷积网络 FCN。  
转载
2024-04-26 15:29:51
44阅读
深入浅出Python中三个图像增强库的使用目录介绍ImgaugAlbumentationsSOLT结论介绍本文中探索三个流行的 Python 图像增强库。图像分类器通常在训练更多的图像时表现得更好。在图像分类模型中，一个常见的问题是，模型不能正确地对图像进行分类，只是因为它没有针对同一图像的不同方向进行训练。这可以通过向模型提供多种可能的图像方向和转换来克服。然而，在现实中，收集这些不同的数据可能
转载
2024-08-23 13:13:38
70阅读
前言 图像处理是近些年来空前火热的领域之一，而图像分割作为其中最为重要的处理方式之一，在在医疗、军事、工业等各个方面都有广泛应用。本文将详细介绍图像分割的相关概念、概述目前主要的图像分割方法以及应用场景，后面再对个别方法做详细的了解和学习。一、图像分割概念图像分割是图像处理中的一种技术，即将图像中的像素点根据灰度、颜色、纹理和形状等特征把图像划分成若干互不交迭的区域，并使这些特征在同一区域内呈现出
转载
2023-07-28 09:04:12
243阅读
利用python+opencv进行图像分割进行PPT的图像分割事实上对图片中PPT的分割有很多种方法，在此介绍的仅为传统的图像处理方法不涉及有关学习的方面。算法实现对于传统的图像处理方法应用的PPT分割的方面实际上并不多。如果图像不清晰必须对其进行滤波除燥。其次就是如果图像中出现许多干扰的因素，可以利用形态学处理，进行开闭运算，或者腐蚀膨胀运算消除其中的干扰。最后就开始寻找边框，opencv中提供
转载
2023-09-01 22:33:57
128阅读
## 图像增强的流程
为了实现图像增强，我们可以按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. | 读取图像文件 |
| 2. | 调整图像尺寸 |
| 3. | 转换为灰度图像 |
| 4. | 应用图像增强算法 |
| 5. | 保存增强后的图像 |
现在让我们一步一步来实现这些步骤。
### 1. 读取图像文件
我们首先
原创
2023-10-14 03:47:06
162阅读
前言图像增强：图象增强是数字图象处理常用的技术之一。图象增强技术的目的是为了改进图象的质量,以达到赏心悦目的效果。通常要完成的工作是除去图象中的噪声,使边缘清晰以及突出图象中的某些性质等。模型处理方式是根据人眼对光亮度观察的特性确定的，目的是提高图象的可判读性。原图（倪妮版 >=.=<）1. 基于直方图均衡化的图像增强直方图均衡化是通过调整图像的灰阶分布，使得在0~255灰阶上的分布更
转载
2023-11-15 23:50:56
120阅读
我们平时使用一些图像处理软件时，经常会看到其对图像的亮度、对比度、色度或者锐度进行调整。你是不是觉得这种技术的底层实现很高大上？其实最基础的实现原理，用 Python 实现只需要几行代码，学会后你也可以进行简单的图像增强处理了。图像增强哪家强Python 中 PIL 模块中有一个叫做 ImageEnhance 的类，该类专门用于图像的增强处理，不仅可以增强（或减弱）图像的亮度、对比度、色度，还可
转载
2024-02-02 13:25:22
68阅读
from __future__ import print_function
import cv2
import numpy as np
def resize(img, grt=None, mode=ModelPhase.TRAIN):
"""
改变图像及标签图像尺寸
AUG.AUG_METHOD为unpadding，所有模式均直接resize到AUG.FIX_RESIZE_SIZE的尺寸
AUG.
转载
2023-10-03 16:48:41
73阅读
