图像数据增强（平移，旋转，亮度变换，翻转，添加高斯噪声，缩放，裁剪）
2024-04-11 23:12:30
1.平移：
import cv2
import tensorflow as tf
import numpy as np
from PIL import Image
from skimage import transform,data
import matplotlib.pyplot as plt
def Move(image):fig,ax=plt.subplots(nrows=1,ncols=3,figsize=(12,6))ax[0].imshow(image)ax[0].set_title('Original Image',fontsize=14)width,height=image.shape[0],image.shape[1]M=np.float32([[1,0,100],[0,1,50]])image1=cv2.warpAffine(image,M,(height,width))ax[1].imshow(image1)ax[1].set_title('Move Image',fontsize=14)M=np.float32([[1,0,50],[0,1,100]])image2=cv2.warpAffine(image,M,(height,width))ax[2].imshow(image2)ax[2].set_title('Move Image',fontsize=14)plt.show()
image='D:\\1.jpg'
img=cv2.imread(image)
Move(img)实验效果：
参考链接：https://blog.csdn.net/imxlw00/article/details/112767623
2.旋转：
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
方式一：
def Rotate(image):fig,ax=plt.subplots(nrows=1,ncols=3,figsize=(12,6))ax[0].imshow(image)ax[0].set_title('Original Image',fontsize=14)# width,height=image.shape[0],image.shape[1]image=cv2.rotate(image,cv2.cv2.ROTATE_90_CLOCKWISE)ax[1].imshow(image)ax[1].set_title('Rotate 90 Image',fontsize=14)image=cv2.rotate(image,cv2.ROTATE_180)ax[2].imshow(image)ax[2].set_title('Rotate 180 Image',fontsize=14)plt.show()
image='D:\\1.jpg'
img=cv2.imread(image)
Rotate(img)
实验效果：
方式二：
def Rotate(image):fig,ax=plt.subplots(nrows=1,ncols=3,figsize=(12,6))ax[0].imshow(image)ax[0].set_title('Original Image',fontsize=14)width,height=image.shape[0],image.shape[1]
#第一个参数旋转中心，第二个参数旋转角度，第三个参数：缩放比例 M=cv2.getRotationMatrix2D((width/2,height/2),45,1)image=cv2.warpAffine(image,M,(width,height))ax[1].imshow(image)ax[1].set_title('Rotate 45 Image',fontsize=14)M=cv2.getRotationMatrix2D((width/2,height/2),90,1)image=cv2.warpAffine(image,M,(width,height))ax[2].imshow(image)ax[2].set_title('Rotate 180 Image',fontsize=14)plt.show()
image='D:\\1.jpg'
img=cv2.imread(image)
Rotate(img)
实验效果：
方式三：
import imutils
def Rotate(image):fig,ax=plt.subplots(nrows=1,ncols=3,figsize=(12,6))ax[0].imshow(image)ax[0].set_title('Original Image',fontsize=14)#第一个参数为image，第二个参数为旋转度数image=imutils.rotate(image,90)ax[1].imshow(image)ax[1].set_title('Rotate 90 Image',fontsize=14)image=imutils.rotate(image,180)ax[2].imshow(image)ax[2].set_title('Rotate 180 Image',fontsize=14)plt.show()
image='D:\\1.jpg'
img=cv2.imread(image)
Rotate(img)
实验效果：
方式四：
from skimage import transform,data
def Rotate(image):fig,ax=plt.subplots(nrows=1,ncols=3,figsize=(12,6))ax[0].imshow(image)ax[0].set_title('Original Image',fontsize=14)#第一个参数为image，第二个参数为旋转度数,第三个参数为是否改变大小image=transform.rotate(image,90,resize=False)ax[1].imshow(image)ax[1].set_title('Rotate 90 Image',fontsize=14)image=transform.rotate(image,180,resize=True)ax[2].imshow(image)ax[2].set_title('Rotate 180 Image',fontsize=14)plt.show()
image='D:\\1.jpg'
img=cv2.imread(image)
Rotate(img)
实验效果：
参考和引用：
https://blog.csdn.net/weixin_39862871/article/details/116164648
https://blog.csdn.net/qq_37674858/article/details/80708393
https://blog.csdn.net/denny2015/article/details/50532971
3.亮度变换：
import numpy as np
import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt
import cv2
from skimage import transform,data,exposure
from PIL import Image
def Chnage_Light(image):fig,ax=plt.subplots(nrows=1,ncols=3,figsize=(12,6))ax[0].imshow(image)ax[0].set_title('Original Image',fontsize=14)image1=exposure.adjust_gamma(image,1.5)ax[1].imshow(image1)ax[1].set_title('Change light Image',fontsize=14)image2=exposure.adjust_gamma(image,0.8)ax[2].imshow(image2)ax[2].set_title('Change light Image',fontsize=14)plt.show()
image='D:\\3.jpg'
img=cv2.imread(image)
Chnage_Light(img)
实验效果：
参考和引用：
https://blog.csdn.net/qq_28891989/article/details/95592462
4.翻转：
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
def invert(image):fig,ax=plt.subplots(nrows=1,ncols=3,figsize=(12,6))ax[0].imshow(image)ax[0].set_title('Original Image',fontsize=14)image=cv2.flip(image,0)ax[1].imshow(image)ax[1].set_title('Vertical Image',fontsize=14)image=cv2.flip(image,1)ax[2].imshow(image)ax[2].set_title('Horizontal Image',fontsize=14)plt.show()
image='D:\\1.jpg'
img=cv2.imread(image)
invert(img)
实验效果：
5.添加高斯噪声：
import numpy as np
import cv2
import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image
from skimage import transform,data
def AddNoise(image,prob):output = np.zeros(image.shape,np.uint8)thres = 1 - probfor i in range(image.shape[0]):for j in range(image.shape[1]):rdn = random.random()if rdn < prob:output[i][j] = 0elif rdn > thres:output[i][j] = 255else:output[i][j] = image[i][j]return output
方式一：
def Add_Noise(image):fig,ax=plt.subplots(nrows=1,ncols=3,figsize=(12,6))ax[0].imshow(image)ax[0].set_title('Original Image',fontsize=14)image1=AddNoise(image,0.1)ax[1].imshow(image1)ax[1].set_title('AddNoise Image',fontsize=14)image2=AddNoise(image,0.3)ax[2].imshow(image2)ax[2].set_title('AddNoise light Image',fontsize=14)plt.show()
image='D:\\3.jpg'
img=cv2.imread(image)
Add_Noise(img)
实验效果：
方式二：
def Gasuss_Noise(image, mean=0, var=0.001):'''添加高斯噪声mean : 均值var : 方差'''image = np.array(image/255, dtype=float)noise = np.random.normal(mean, var ** 0.5, image.shape)out = image + noiseif out.min() < 0:low_clip = -1.else:low_clip = 0.out = np.clip(out, low_clip, 1.0)out = np.uint8(out*255)return out
def Add_GasussNoise(image):fig,ax=plt.subplots(nrows=1,ncols=3,figsize=(12,6))ax[0].imshow(image)ax[0].set_title('Original Image',fontsize=14)image1=Gasuss_Noise(image)ax[1].imshow(image1)ax[1].set_title('Add GasussNoise Image',fontsize=14)image2=Gasuss_Noise(image,1,2)ax[2].imshow(image2)ax[2].set_title('Add GasussNoise Image',fontsize=14)plt.show()
image='D:\\3.jpg'
img=cv2.imread(image)
Add_GasussNoise(img)
实验效果：
6.缩放：
import cv2
import imutils
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
方式一：
def Rescale(image):fig,ax=plt.subplots(nrows=1,ncols=3,figsize=(12,6))ax[0].imshow(image)ax[0].set_title('Original Image',fontsize=14)image=cv2.resize(image,(64,64))ax[1].imshow(image)ax[1].set_title('Resize 64 Image',fontsize=14)image=cv2.resize(image,(224,224))ax[2].imshow(image)ax[2].set_title('Resize 224 Image',fontsize=14)plt.show()
image='D:\\1.jpg'
img=cv2.imread(image)
Rescale(img)
实验效果：
方式二：
from skimage import transform,data
def Rescale(image):fig,ax=plt.subplots(nrows=1,ncols=3,figsize=(12,6))ax[0].imshow(image)ax[0].set_title('Original Image',fontsize=14)image=transform.resize(image,(64,64))ax[1].imshow(image)ax[1].set_title('Resize 64 Image',fontsize=14)image=transform.resize(image,(224,224))ax[2].imshow(image)ax[2].set_title('Resize 224 Image',fontsize=14)plt.show()
image='D:\\1.jpg'
img=cv2.imread(image)
Rescale(img)
实验效果：
方式三：
import tensorflow as tf
(x_train,y_train),(x_test,y_test)=tf.keras.datasets.mnist.load_data()
注意：#这里需要非常的注意，transform.rescale中的image是一张灰度图才对，也就是颜色通道为1
def Rescale(image):fig,ax=plt.subplots(nrows=1,ncols=3,figsize=(12,6))ax[0].imshow(image)ax[0].set_title('Original Image',fontsize=14)image=transform.rescale(image,[0.3,0.5])ax[1].imshow(image)ax[1].set_title('Rescale row is 0.3 and col 0.5 Image',fontsize=14)image=transform.rescale(image,[2,2])ax[2].imshow(image)ax[2].set_title('Rescale row is 0.1 and col 0.2 Image',fontsize=14)plt.show()
Rescale(x_train[0])
实验效果：
参考和引用：
https://blog.csdn.net/duanyajun987/article/details/82663224
7.剪裁：
import cv2
import numpy as np
from PIL import Image
import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt
def Crop(image):fig,ax=plt.subplots(nrows=1,ncols=3,figsize=(12,6))ax[0].imshow(image)ax[0].set_title('Original Image',fontsize=14)Crop_Box=[12,12,78,78]image1=image.crop(Crop_Box)ax[1].imshow(image1)ax[1].set_title('Rotate 90 Image',fontsize=14)Crop_Box=[0,0,100,100]image2=image.crop(Crop_Box)ax[2].imshow(image2)ax[2].set_title('Rotate 180 Image',fontsize=14)plt.show()
image='D:\\1.jpg'
img=Image.open(image)
Crop(img)
实验效果：
对于以上内容，我已经将参考和引用部分的文章链接给出。其他部分属于自己实现。
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