【yolov5系列】 为yolov5网络增加亮度数据增强方法
gamma变换图像增强
数据集中往往会出现这些对比度和亮度不统一的场景，例如：有些场景采光好，效果明显；有些整体场景昏暗，整体亮度低，对比度低；还有一些场景例如黑暗中的灯光，周围环境暗灯光亮，整体亮度低局部亮度高，对比度高。
采用的对比度与亮度图像增强算法来自于gamma变换，
有点：图像调整变得非常自然，不易失真。
代码如下：
import cv2
import numpy as npdef gamma_trans(img, gamma):'''首先归一化到0-1范围，然后gamma作为指数值求出新的像素值再还原'''gamma_table = [np.power(x / 255.0, gamma) * 255.0 for x in range(256)]gamma_table = np.round(np.array(gamma_table)).astype(np.uint8)return cv2.LUT(img, gamma_table) # 作为一个查表的映射img = cv2.imread(path_org)
img3 = gamma_trans(img,0.75)增强后的效果（第一张原图）：
在yolov5中添加图像增强
在github上下载yolov5源码包；
然后再utils目录下的datasets.py文件
在def load_image(self, i):的函数中添加数据增强的函数：
如：
def gamma_trans(img, gamma):'''首先归一化到0-1范围，然后gamma作为指数值求出新的像素值再还原'''gamma_table = [np.power(x / 255.0, gamma) * 255.0 for x in range(256)]gamma_table = np.round(np.array(gamma_table)).astype(np.uint8)return cv2.LUT(img, gamma_table) # 作为一个查表的映射def load_image(self, i):# print("!!!!!!%%%%")# loads 1 image from dataset index 'i', returns im, original hw, resized hwim = self.imgs[i]if im is None: # not cached in ramnpy = self.img_npy[i]if npy and npy.exists(): # load npyim = np.load(npy)else: # read imagepath = self.img_files[i]im = cv2.imread(path) # BGRassert im is not None, 'Image Not Found ' + path# gamma变换数据增强im = gamma_trans(im, random.uniform(0.5, 2.0))修改后完整datasets.py代码;
# YOLOv5
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