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在深度学习和计算机视觉的世界里#xff0c;数据是模型训练的基石#xff0c;其质量与数量直接影响着模型的性能。然而#xff0c;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#xff0c;数据增强技术应运而生#xff0c;成为了解决这一问题的…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
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
在本博客中我们将向您详细介绍imgaug库的数据增强方法 —— 中值模糊/滤波。 中值模糊/滤波(AverageBlur)
功能介绍
iaa.MedianBlur是imgaug库中的一个方法用于对图像进行中值模糊。中值模糊是一种非线性滤波方法主要用于消除图像中的噪声。对于一些特定的噪声类型如盐与胡椒噪声中值模糊通常能取得较好的效果。
语法
iaa.MedianBlur方法的基本语法如下
import imgaug.augmenters as iaa
aug iaa.MedianBlur(k(3, 11))若k为整数那么卷积核的核大小为k若k为包含两个整数的元组 (a, b)核大小将从 [a…b] 区间中随机采样一个奇数若k为包含 两个整数元组 的元组 ((a, b), (c, d))则每张图像将从 [a…b] 区间中采样随机核高度从 [c…d] 区间中采样随机核宽度
示例代码
使用不同卷积核大小
import cv2
import imgaug.augmenters as iaa
import matplotlib.pyplot as plt# 读取图像
img_path rD:\python_project\lena.png
img cv2.imread(img_path)
image cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)# 创建均值模糊增强器
aug1 iaa.MedianBlur(k3)
aug2 iaa.MedianBlur(k7)
aug3 iaa.MedianBlur(k15)# 对图像进行均值模糊处理
blurred_image1 aug1(imageimage)
blurred_image2 aug2(imageimage)
blurred_image3 aug3(imageimage)# 展示原始图像和模糊后的图像
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(Blurred Image1)
axes[1][0].imshow(blurred_image2)
axes[1][0].set_title(Blurred Image2)
axes[1][1].imshow(blurred_image3)
axes[1][1].set_title(Blurred Image3)
plt.show()运行结果如下 图1 原图及中值模糊/滤波结果可视化 利用中值滤波清除椒盐噪声
import cv2
import imgaug.augmenters as iaa
import matplotlib.pyplot as plt# 读取图像
img_path rD:\python_project\lena.png
img cv2.imread(img_path)
image cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)## 对lena图像添加椒盐噪声
# 10%像素添加椒盐噪声
aug_noise1 iaa.SaltAndPepper(0.1, per_channelTrue)
# 30%像素添加椒盐噪声
aug_noise2 iaa.SaltAndPepper(0.3, per_channelTrue)
# 50%像素添加椒盐噪声
aug_noise3 iaa.SaltAndPepper(0.5, per_channelTrue)# 创建均值模糊增强器
aug1 iaa.MedianBlur(k3)# 对图像进行均值模糊处理
noised_image1 aug_noise1(imageimage)
noised_image2 aug_noise2(imageimage)
noised_image3 aug_noise3(imageimage)denoised_image1 aug1(imagenoised_image1)
denoised_image2 aug1(imagenoised_image2)
denoised_image3 aug1(imagenoised_image3)# 展示原始图像和模糊后的图像
fig, axes plt.subplots(2, 3, figsize(15, 10))
axes[0][0].imshow(noised_image1)
axes[0][0].set_title(Noised Image1)
axes[0][1].imshow(noised_image2)
axes[0][1].set_title(Noised Image2)
axes[0][2].imshow(noised_image3)
axes[0][2].set_title(Noised Image3)
axes[1][0].imshow(denoised_image1)
axes[1][0].set_title(Denoised Image1)
axes[1][1].imshow(denoised_image2)
axes[1][1].set_title(Denoised Image2)
axes[1][2].imshow(denoised_image3)
axes[1][2].set_title(Denoised Image3)
plt.show()
运行结果如下 图2 椒盐噪声图像及其去噪图像可视化 注意事项
核大小的选择中值模糊的效果很大程度上取决于所选择的核大小。在大多数情况下选择奇数大小的核如3, 5, 7等是比较好的。核大小的选择需要权衡模糊程度和细节保留。计算效率对于较大的图像中值模糊可能会比较耗时因为它需要对每个像素周围的区域进行排序。与其他增强器的结合使用imgaug库提供了许多其他图像增强方法可以与中值模糊结合使用以获得更丰富的效果。例如可以与亮度调整、对比度调整、噪声添加等增强器结合使用。结果的可重复性由于中值模糊是非线性操作每次应用可能会产生稍微不同的结果。为了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。
总结
iaa.MedianBlur是imgaug库中一个非常有用的中值模糊增强器。它可以有效地消除图像中的椒盐噪声并且在与其他增强器结合使用时可以创造出丰富多样的图像效果。然而使用时需要注意核大小的选择、计算效率、与其他增强器的结合使用以及结果的重复性等问题。 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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