译者 | 小韩 编辑 | 安可 【磐创AI导读】：本文讲解了图像数据增强实战。想要获取更多的机器学习、深度学习资源，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。...我目前正在做图像数据增强的深度和有效性的研究。这项研究的目的是学习怎样增加只有有限或少量数据的数据集大小，增强训练的卷积网络模型的鲁棒性。.../NIKE.png') img = np.array(img) plt.imshow(img) plt.show() 翻转（Flipping） 翻转图像是最流行的图像数据增强方法之一。...这主要是由于翻转图像的代码比较简单，而且对于大多数问题而言，翻转图像会增强模型的性能。下面的模型可以被认为是看到左鞋而不是右鞋，因此通过这种数据增加，模型对于看到鞋的潜在变化变得更加有鲁棒性。...，下面是我使用MNIST数据集生成的一些图像。
同时Opencv的应用领域非常广泛，包括图像的拼接、图像的降噪、产品质检、人机交互、人脸识别、动作识别、动作跟踪、无人驾驶以及图像诊断等等 Opencv模块的安装及其常用函数 Opencv的安装 这里我们简单谈一下使用...图像坐标轴如下： ?...图像的大小变换使用cv2.resize，内置的参数为：导入的图像img、fx和fy为收缩的比例、cv.INTER_NEAREST为采用最近邻插值。...图像的旋转首先要构造一个旋转矩阵M，使用cv2.getRotationMatrix2D函数，其参数为旋转的中心、角度、缩放比例。然后使用cv2.warpAffine函数实现图像的旋转。...如果大家对图像数据增强有兴趣可以关注微信公众号和我们一起学习。
图像增强前期知识 图像增强是图像模式识别中非常重要的图像预处理过程。...图像增强按实现方法不同可分为点增强、空域增强和频域增强。 1、点增强 点增强主要指图像灰度变换和几何变换。...图像的灰度变换也称为点运算、对比度增强或对比度拉伸，它是图像数字化软件和图像显示软件的重要组成部分。灰度变换是一种既简单又重要的技术，它能让用户改变图像数据占据的灰度范围。...因此，根据需要可以分别增强图像的高频和低频特征。对图像的高频增强可以突出物体的边缘轮廓，从而起到锐化图像的作用。例如，对于人脸的比对查询，就需要通过高频增强技术来突出五宫的轮廓。...相应地，对图像的低频部分进行增强可以对图像进行平滑处理，一般用于图像的噪声消除。 3、频域增强 图像的空域增强一般只是对数字图像进行局部增强，而图像的频域增强可以对图像进行全局增强。
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，剪切图像，改变图像色差,扭曲图像特征，...改变图像尺寸大小，增强图像噪音（一般使用高斯噪音，盐椒噪音）等....但是需要注意，不要加入其他图像轮廓的噪音. 对于常用的图像的数据增强的实现，如下： 1 # -*- coding:utf-8 -*- 2 """数据增强 3 1....ImageFile.LOAD_TRUNCATED_IMAGES = True 23 24 25 class DataAugmentation: 26 """ 27 包含数据增强的八种方式...,考虑到图像大小范围(68,68),使用一个一个大于(36*36)的窗口进行截图 53 :param image: PIL的图像image 54 :return: 剪切之后的图像
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img=cv2.imread('C:/Users/xpp/Desktop/Lena.png')#读取图像...centerY=cols/2 print(centerX,centerY) radius=min(centerX,centerY) print(radius) #设置光照强度 strength=200 #图像光照特效...G=img[i,j][1] R=img[i,j][2] if (distance<radius*radius): #按照距离大小计算增强光照值...cv2.imwrite('C:/Users/xpp/Desktop/result.png', img) plt.imshow(img) plt.show() 230.0 230.0 230.0 算法：图像光照增强是以图像为圆心...，根据像素点与圆心的距离来进行不同程度光照增强。
数字图像的诞生并不是与计算机的发展完全相关，第一次世界大战结束后的第二年，数字图像被发明并用于报纸行业。为了当时传输此图像，发明了Bartlane电缆图像传输系统。...如果我们使用灰度变换将灰度值扩展到整个0-255间隔，则对比度明显得到了增强。...当图像直方图完全均匀分布时，图像的熵最大，图像对比度高。提高图像对比度的变换函数f(x)需要满足以下条件： 其中p_x代表的概率密度函数。在离散图像中，它表示直方图每个灰度级的概率。...这导致监视器上显示的图像与照相机设备拍摄的实际图像不一致。为了纠正这种差异，当保存由以下内容确定的图像时，相机将自动对数据进行伽玛校正： 其中，γ仍然是显示器的伽玛值。...我们直接使用存储在图片中的颜色数据，然后最终输出到屏幕时，再次手动执行伽玛校正，这将导致纹理太亮，因为我们执行了两次伽玛校正。 伽玛校正的示例 参考文献 1.
//写回图像 ? outImage->SetPixelRGB(x,y,r,g,b); ? } ? } ? } ?...同样，也有5x5,7x5等等的模板，模板越大，处理后的图像就越模糊 2. 0 -1 0 -1 4 -1 0 -1 0 这是另一种模板，是为了增强当前像素与周围像素的差别，产生的效果就是：锐化...//增强 ? COLORREF pixel = srcImage->GetPixel(x,y); ? //r += GetRValue(pixel); ?...//写回图像 ? outImage->SetPixelRGB(x,y,r,g,b); ? } ? } ?...：s=cLog(1+r)，可以扩展被压缩的高值图像中的暗像素 幂次变换：s=cr^γ，这就是传说中的伽马校正！
这篇文章是DIP的第二次作业，对图像增强技术进行综述，目录如下： Point Operations Image Negative Contrast Stretching Compression of...该函数增强了图像的对比度，显示了均匀的强度分布。 实验结果： ?...(image sharpening)是补偿图像的轮廓，增强图像的边缘及灰度跳变的部分，使图像变得清晰，分为空间域处理和频域处理两类。...图像锐化是为了突出图像上地物的边缘、轮廓，或某些线性目标要素的特征。这种滤波方法提高了地物边缘与周围像元之间的反差，因此也被称为边缘增强。实验用的sobel算子对图像进行锐化。 实验结果： ?...，它依靠图像的照度/ 反射率模型作为频域处理的基础，利用压缩亮度范围和增强对比度来改善图像的质量。
图像处理_Retinex图像增强 单尺度SSR (Single Scale Retinex) 图像S(x,y)分解为两个不同的图像：反射图像R(x,y),入射图像L(x,y) 图像可以看做是入射图像和反射图像构成...我们把照射图像假设估计为空间平滑图像，原始图像为S(x, y)，反射图像为R(x, y)，亮度图像为L(x, y)，使用公式 r(x,y)=logR(x,y)=log\frac{S(x,y)}{L(x,...多尺度MSR (Multi-Scale Retinex) MSR是在SSR基础上发展来的，优点是可以同时保持图像高保真度与对图像的动态范围进行压缩的同时，MSR也可实现色彩增强、颜色恒常性、局部动态范围压缩...、全局动态范围压缩，也可以用于X光图像增强。...MSRCR (Multi-Scale Retinex with Color Restoration) SSR和MSR普遍都存在明显的偏色问题 MSRCR在MSR的基础上，加入了色彩恢复因子C来调节由于图像局部区域对比度增强而导致颜色失真的缺陷
但在 HSV 空间中进行处理可以得到增强后的彩色图像。 饱和度调整 对 HSV 空间的 S 分量进行处理可以实现对图像饱和度的增强。 饱和度的调整通常是在 S 原始值上乘以一个修正系数。...色调调整 对 HSV 空间的 H 分量进行处理可以实现对图像色调的增强。 色相 H 的值对应的是一个角度，并且在色相环上循环。所以色相的修正可能会造成颜色的失真。...直方图均衡化 直方图均衡化将原始图像的直方图，即灰度概率分布图，进行调整，使之变化为均衡分布的样式，达到灰度级均衡的效果，可以有效增强图像的整体对比度。...直方图均衡化能够自动的计算变化函数，通过该方法自适应得产生有均衡直方图的输出图像。能够对图像过暗、过亮和细节不清晰的图像得到有效的增强。...锐化 图像锐化与图像平滑是相反的操作，锐化是通过增强高频分量来减少图像中的模糊，增强图像细节边缘和轮廓，增强灰度反差，便于后期对目标的识别和处理。锐化处理在增强图像边缘的同时也增加了图像的噪声。
outImage->SetPixelRGB(x,y,r,g,b); } } } 同样，也有5x5,7x5等等的模板，模板越大，处理后的图像就越模糊...2. 0 -1 0 -1 4 -1 0 -1 0 这是另一种模板，是为了增强当前像素与周围像素的差别，产生的效果就是：锐化 此时的模板叫Laplacian模板，当然，这不是唯一的一种形式，例如...Laplacian[sharpType][index]; index++; } } //增强...，可以扩展被压缩的高值图像中的暗像素 幂次变换：s=cr^γ，这就是传说中的伽马校正！...0 : b; //写回图像 outImage->SetPixelRGB(x,y,r,g,b); } } }
傅立叶反变换 把处理过的频率域结果反变换成图像 如上上述指纹图像经过三个低通滤波器后的结果： ?
补充知识：Tensorflow 图像增强（ImageDataGenerator） 当我们训练一个较为复杂的网络，并且我们的训练数据集有限时，网络十分容易陷入过拟合的状态。...解决这个问题的一个可能的有效方法是：进行数据增强，即通过已有的有限的数据集，通过图像处理等方法（旋转，剪切，缩放…），获得更多的，类似的，多样化的数据。...数据增强处理，不会占用更多的存储空间，即在数据增强过程中，原始的数据不会被修改，所有的处理过程都是在内存中 即时（on-the-fly） 的处理。...注意： 数据增强不一定是万能药（虽然数据多了），数据增强提高了原始数据的随机性，但是若 测试集或应用场景 并不具有这样的随机性，那么它将不会起到作用，还会增加训练所需的时间。...2000, epochs=50, validation_data=validation_generator, validation_steps=800) 以上这篇tensorflow图像裁剪进行数据增强操作就是小编分享给大家的全部内容了
应用场景 由于业务需求，需要对部分不符合检测结果的图像进行过滤，因此需要对之前的检测项目进行优化。...常见问题有如下亮点： 图像中检测目标是倾斜角度； 图像中是通过镜子自拍或者加了滤镜处理后的相片； 这两种情况是由于训练样本中含有这两种情况的少，因此需要增加此类样本数。...本文只针对第一种情况进行数据增强，解决办法——旋转。 素材 项目是对服装进行检测，样本图（来源于用户晒图）： ?...，包括图像名称，尺寸以及检测方框的坐标范围。...处理程序 这里介绍处理批量处理文件夹中的情形，单张图像处理类似。 处理思想 读取对应的图像，解析对应的xml，根据旋转的角度来变换之前检测到的坐标，以及保存变换后的图像。 处理代码 #!
% 低光图像增强 % 室外场景中拍摄的图像可能由于照明条件差而严重退化 % 这些图像影响计算机视觉算法的整体性能 % 为了使计算机视觉算法在低光照条件下具有鲁棒性 % 可以使用低光图像增强来提高图像的可见性...% 低光图像或HDR图像的逐像素反转直方图与模糊图像的直方图非常相似 % 因此可以使用薄雾消除技术来增强低光图像 % 使用薄雾消除技术增强低光图像包括三个步骤： % 步骤1：取反低光图像 % 步骤2：...对取反的低光图像应用去雾算法 % 步骤3：取反增强图像 % 用薄雾消除算法增强低光图像 % 导入在低光下捕获的RGB图像。...lab2rgb(LabEnh); % 并排显示原始图像和增强图像 figure, montage({A, AEnh}, 'Size', [2 1]); ?...% 使用去噪改善结果 % 低光图像可能具有高噪声级 % 增强低光图像可以提高此噪声级别 % 去噪是一个有用的后处理步骤 % 使用imguidedfilter功能从增强图像中去除噪声 B = imguidedfilter
# if new_img_data[i, j] < 0: # new_img_data[i, j] = 0 # 图像显示的时候会自动处理
图像增强是图像模式识别中非常重要的图像预处理过程。...图像增强按实现方法不同可分为点增强、空域增强和频域增强。 点增强 点增强主要指图像灰度变换和几何变换。...图像的灰度变换也称为点运算、对比度增强或对比度拉伸，它是图像数字化软件和图像显示软件的重要组成部分。 灰度变换是一种既简单又重要的技术，它能让用户改变图像数据占据的灰度范围。...因此，根据需要可以分别增强图像的高频和低频特征。对图像的高频增强可以突出物体的边缘轮廓，从而起到锐化图像的作用。例如，对于人脸的比对查询，就需要通过高频增强技术来突出五宫的轮廓。...相应地，对图像的低频部分进行增强可以对图像进行平滑处理，一般用于图像的噪声消除。 频域增强 图像的空域增强一般只是对数字图像进行局部增强，而图像的频域增强可以对图像进行全局增强。
图像增强技术的作用，简单点说，就是通过对图像进行加工处理，使图像能更好的在其他领域起作用，比如人脸识别，图像分类等人工智能领域，又或者是在通信领域，通过加工恢复图像在传输中丢失的某些东西。...那么什么又是图像增强呢?通过对图像进行一些加工，从简单的裁剪、变换灰度等到复杂的各种滤波公式去噪点等等 ，大致满足以下两点的都属于图像增强的一部分。 改变图像视觉效果，使其能更好的应用在某类场景中。...学习图像增强技术也是如此，在学习这门新技术前，我们可以根据一些以往的经验先想想大概要做些什么： 图像的收集 图像的输入 图像的处理 图像的输出 图像的收集 这里主要涉及的是从视频中截取我们需要的图片。...图像增强技术的处理技术很多，先从一些简单操作开始。...#裁剪(crop) Image=cv2.imread(‘某张图片地址’) #读取图片 sp=image.shape #读取图像的形状信息并通过数组输出[图像的高，图像的宽，图像通道数] h=sp
Contents 1 图像处理基本概念理解 2 图像增强算法 2.1 图像翻转 2.2 平移(Translations) 2.3 图像对比度和亮度调整 3 图像增强库imgaug使用 3.1 augmenters...亮度通俗理解就是图像给人肉眼的明暗程度 饱和度指的是图像颜色种类的多少 对比度指的是图像亮暗的落差值，即图像最大灰度级和最小灰度级之间的差值 图像锐化指的是补偿图像的轮廓，增强图像的边缘及灰度跳变的部分...，使图像变得更清晰的图像操作 图像增强算法 图像翻转 import numpy as np # flipping images with numpy flipped_img = np.flipr(img...最后一句说明了问题，如果图片是32位float数据，显示数据会乘以255，因为他默认输入的数据是[0,1]的数据。...图像增强库imgaug使用 imgaug是一个封装好的用来进行图像augmentation的python库,支持关键点(keypoint)和bounding box一起变换。
这就需要模型没有过度拟合训练数据集，或者换句话说，我们的模型对看不见的数据有很好的了解。数据增强也是避免过度拟合的众多方法之一。 扩展用于训练模型的数据量的过程称为数据增强。...通过训练具有多种数据类型的模型，我们可以获得更“泛化”的模型。“多种数据类型”是什么意思呢？本片文章只讨论“图像”数据增强技术，只详细地介绍各种图片数据增强策略。...我们还将使用 PyTorch 动手实践并实现图像数据或计算机视觉中主要使用的数据增强技术。 因为介绍的是数据增强技术。...图像的对比度也可以作为增强进行调整。...以上整理的都是我们常见的数据增强技术，torchvision中还包含了很多方法，可以在他的文档中找到：https://pytorch.org/vision/stable/transforms.html
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