该数据增强库比较容易上手，我们读取的二维图像数据，记为images，images有四个维度，分别为（N,height,weidth,channels），即：图像数量，图像高度，图像宽度，图像的通道（RGB）。如果是灰度图的话，同样为四个维度，只是channels为1。数据必须是uint8类型，大小在0到255之间。对images中的图像数据进行增强如下：
import glob import os import cv2 from imgaug import augmenters as iaa import imgaug as ia all_images = glob.glob('C:/Users/tianr/Desktop/images/GreyPng/*.png') #print(all_images) for path in all_images: name = os.path.basename(path)[:-4] #print(name) images = cv2.imread(path,0) images = [images,images,images] #定义一个lambda表达式，以p=0.5的概率去执行sometimes传递的图像增强 sometimes = lambda aug:iaa.Sometimes(0.5,aug) #建立一个名为seq的实例，定义增强方法，用于增强 aug =iaa.Sequential( [ iaa.Fliplr(0.5),# 对50%的图像进行镜像翻转 iaa.Flipud(0.2),#对20%的图像做左右翻转 sometimes(iaa.Crop(percent=(0, 0.1))), sometimes(iaa.Affine( # 部分图像做仿射变换 scale = {'x':(0.8,1.2),'y':(0.8,1.2)},# 图像缩放为80%到120% translate_percent={'x':(-0.2,0.2),'y':(-0.2,0.2)},# 平移±20% rotate=(-30,30),# 旋转±30度 shear=(-16,16),剪切变换±16度（矩形变平行四边形） cval=(0,255),# 全白全黑填充 mode=ia.ALLL# 定义填充图像外区域的方法 )), 使用下面的0个到2个之间的方法增强图像 iaa.SomeOf((0,2), [ iaa.Sharpen(alpha=(0,0.3),lightness=(0.9,1.1)),#锐化处理 # 加入高斯噪声 iaa.AdditiveGaussianNoise(loc=0,scale=(0.0,0.05*255),per_channel=0.5), iaa.Add((-10,10),per_channel=0.5),# 每个像素随机加减-10到10之间的数 iaa.Multiply((0.8,1.2),per_channel=0.5),# 像素乘上0.5或者1.5之间的数字 # 将整个图像的对比度变为原来的一半或者二倍 iaa.ContrastNormalization((0.5,2.0),per_channel=0.5), ], random_order=True) ], random_order=True # 随机的顺序把这些操作用在图像上 ) images_aug = aug.augment_images(images)# 应用数据增强 n = 1 for each in images_aug: #保存到指定路径 cv2.imwrite('C:/Users/tianr/Desktop/images/AugImage/%s%s.png'%(name,n),each) n += 1 # ia.imshow(np.hstack(images_aug))# 显示增强后的图像 import imgaug as ia from imgaug import augmenters as iaa import glob import os import cv2 image_data = glob.glob("C:/Users/tianr/Desktop/images/cat/*.jpg") for path in image_data: name = os.path.basename(path)[:-4] all_images = cv2.imread(path, 1) images = [all_images] sometimes = lambda aug: iaa.Sometimes(0.5, aug) seq = iaa.Sequential( [ # iaa.Fliplr(1.0), iaa.Flipud(0.5), # sometimes(iaa.Crop(percent=(0, 0.1))), # sometimes(iaa) ], random_order=False ) images_aug = seq.augment_images(images) n = 1 for each in images_aug: cv2.imwrite("C:/Users/tianr/Desktop/images/AugImage/%s%s.jpg" % (name, n), each) n += 1
