基于Python的图像数据增强Data Augmentation解析


						1.1 简介

深层神经网络一般都需要大量的训练数据才能获得比较理想的结果。在数据量有限的情况下，可以通过数据增强（Data Augmentation）来增加训练样本的多样性， 提高模型鲁棒性，避免过拟合。

在计算机视觉中，典型的数据增强方法有翻转（Flip），旋转（Rotat ），缩放（Scale），随机裁剪或补零（Random Crop or Pad），色彩抖动（Color jittering），加噪声（Noise）

笔者在跟进视频及图像中的人体姿态检测和关键点追踪（Human Pose Estimatiion and Tracking in videos）的项目。因此本文的数据增强仅使用——翻转（Flip），旋转（Rotate ），缩放以及缩放（Scale）

2.1 裁剪（Crop）



  image.shape--([3, width, height])一个视频序列中的一帧图片,裁剪前大小不统一

  

  bbox.shape--([4,])人体检测框，用于裁剪

  

  x.shape--([1,13]) 人体13个关键点的所有x坐标值

  

  y.shape--([1,13])人体13个关键点的所有y坐标值







def crop(image, bbox, x, y, length):

    x, y, bbox = x.astype(np.int), y.astype(np.int), bbox.astype(np.int)



    x_min, y_min, x_max, y_max = bbox

    w, h = x_max - x_min, y_max - y_min



    # Crop image to bbox

    image = image[y_min:y_min + h, x_min:x_min + w, :]



    # Crop joints and bbox

    x -= x_min

    y -= y_min

    bbox = np.array([0, 0, x_max - x_min, y_max - y_min])



    # Scale to desired size

    side_length = max(w, h)

    f_xy = float(length) / float(side_length)

    image, bbox, x, y = Transformer.scale(image, bbox, x, y, f_xy)



    # Pad

    new_w, new_h = image.shape[1], image.shape[0]

    cropped = np.zeros((length, length, image.shape[2]))



    dx = length - new_w

    dy = length - new_h

    x_min, y_min = int(dx / 2.), int(dy / 2.)

    x_max, y_max = x_min + new_w, y_min + new_h



    cropped[y_min:y_max, x_min:x_max, :] = image

    x += x_min

    y += y_min



    x = np.clip(x, x_min, x_max)

    y = np.clip(y, y_min, y_max)



    bbox += np.array([x_min, y_min, x_min, y_min])

    return cropped, bbox, x.astype(np.int), y.astype(np.int)



2.2 缩放（Scale）



  image.shape--([3, 256, 256])一个视频序列中的一帧图片，裁剪后输入网络为256*256

  

  bbox.shape--([4,])人体检测框，用于裁剪

  

  x.shape--([1,13]) 人体13个关键点的所有x坐标值

  

  y.shape--([1,13])人体13个关键点的所有y坐标值

  

  f_xy--缩放倍数







def scale(image, bbox, x, y, f_xy):

    (h, w, _) = image.shape

    h, w = int(h * f_xy), int(w * f_xy)

    image = resize(image, (h, w), preserve_range=True, anti_aliasing=True, mode='constant').astype(np.uint8)



    x = x * f_xy

    y = y * f_xy

    bbox = bbox * f_xy



    x = np.clip(x, 0, w)

    y = np.clip(y, 0, h)



    return image, bbox, x, y



2.3 翻转（fillip）

这里是将图片围绕对称轴进行左右翻转（因为人体是左右对称的，在关键点检测中有助于防止模型过拟合）





def flip(image, bbox, x, y):

    image = np.fliplr(image).copy()

    w = image.shape[1]

    x_min, y_min, x_max, y_max = bbox

    bbox = np.array([w - x_max, y_min, w - x_min, y_max])

    x = w - x

    x, y = Transformer.swap_joints(x, y)

    return image, bbox, x, y



翻转前：



翻转后：



2.4 旋转（rotate）

angle--旋转角度





def rotate(image, bbox, x, y, angle):

    # image - -(256, 256, 3)

    # bbox - -(4,)

    # x - -[126 129 124 117 107 99 128 107 108 105 137 155 122 99]

    # y - -[209 176 136 123 178 225 65 47 46 24 44 64 49 54]

    # angle - --8.165648811999333

    # center of image [128,128]

    o_x, o_y = (np.array(image.shape[:2][::-1]) - 1) / 2.

    width,height = image.shape[0],image.shape[1]

    x1 = x

    y1 = height - y

    o_x = o_x

    o_y = height - o_y

    image = rotate(image, angle, preserve_range=True).astype(np.uint8)

    r_x, r_y = o_x, o_y

    angle_rad = (np.pi * angle) /180.0

    x = r_x + np.cos(angle_rad) * (x1 - o_x) - np.sin(angle_rad) * (y1 - o_y)

    y = r_y + np.sin(angle_rad) * (x1 - o_x) + np.cos(angle_rad) * (y1 - o_y)

    x = x

    y = height - y

    bbox[0] = r_x + np.cos(angle_rad) * (bbox[0] - o_x) + np.sin(angle_rad) * (bbox[1] - o_y)

    bbox[1] = r_y + -np.sin(angle_rad) * (bbox[0] - o_x) + np.cos(angle_rad) * (bbox[1] - o_y)

    bbox[2] = r_x + np.cos(angle_rad) * (bbox[2] - o_x) + np.sin(angle_rad) * (bbox[3] - o_y)

    bbox[3] = r_y + -np.sin(angle_rad) * (bbox[2] - o_x) + np.cos(angle_rad) * (bbox[3] - o_y)

    return image, bbox, x.astype(np.int), y.astype(np.int)



旋转前：



旋转后：



3 结果（output）

数据增强前的原图：



数据增强后：



以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持中文源码网。