Albumentation使用指南

import最好放在最前面否则可能会和其他模块冲突，import之后如果包OMP的错误就加两行

import os

os.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK'] = 'TRUE'

资源

官方example

官方demo

使用

import albumentations as A
from PIL import Image
import cv2 as cv
import numpy as np
from data import get_dir, get_data, get_regr_tagtrans =  A.Compose([A.HorizontalFlip(p = 0.5),# A.Transpose(),A.OneOf([A.IAAAdditiveGaussianNoise(),A.GaussNoise(),], p=0.3),A.OneOf([A.MotionBlur(p=0.2),A.MedianBlur(blur_limit=3, p=0.1),A.Blur(blur_limit=3, p=0.1),], p=0.5),A.ShiftScaleRotate(shift_limit=0.0625, scale_limit=0.2, rotate_limit=45, p=0.2),A.OneOf([A.OpticalDistortion(p=0.3),A.GridDistortion(p=0.1),A.IAAPiecewiseAffine(p=0.3),], p=0.5),A.OneOf([A.CLAHE(clip_limit=2),A.IAASharpen(),A.IAAEmboss(),A.RandomBrightnessContrast(),], p=0.5),A.HueSaturationValue(p=0.3),])
src_data = get_data(f'D:/face_five', n_class = 5)
image = src_data[0][0]
img = trans(image = image)['image']cv.imshow("da", img)
cv.waitKey(0)

A.OneOf是从列表里选一个相当于transforms里的randomCoice

A.Compose与transforms里的一样

简单增样：

随机调整亮度：

RandomBrightness(limit=2, p=0.5)

limit最大时现在的两倍，p是调整的概率

随机旋转：

Rotate(limit=89, p=0.5)

色度偏移：

RGBShift(r_shift_limit=133, g_shift_limit=146, b_shift_limit=26, p=0.5)

三原色在原本基础上增加或减小

伽马变换：

RandomGamma(gamma_limit=148, p=0.5)

色域的非线性变换

垂直翻转：

VerticalFlip(p=0.5)

水平翻转：

HorizontalFlip(p=0.5)

随机90度旋转：

RandomRotate90(p = 0.5)

旋转平移缩放：

ShiftScaleRotate(shift_limit=0.8, scale_limit=1, rotate_limit=118, p=0.5)

rotate_limit:旋转角度限制

scale_limit:缩放尺寸限制，（0到2）

shift_limit：平移限制（0 到1）

周围空缺部分均镜面填补

转灰度图：

trans_test = A.ToGray()

中心裁剪：

CenterCrop(height=480, width=480, p=0.5)

HSV偏移：

HueSaturationValue(hue_shift_limit=20, sat_shift_limit=20, val_shift_limit=27, p=0.5)

hue:色度

sat:饱和度

val:亮度

随机对比度：

RandomContrast(limit=2.3, p=0.5)

limit:0到3， 1为正常值

高级增样：

图片压缩：

JpegCompression(quality_lower=80, quality_upper=100, p=0.5)

quality_lower&quality_upper设置压缩百分比的上下限

质量压缩：

模糊处理：

box模糊：

trans_test = A.Blur(blur_limit=7, p=1)

blur_limit：最大的核尺寸，核尺寸的最小值是3，blur_limit默认为7

中值模糊：

A.MedianBlur(blur_limit=3, p=0.1)

blur_limit：同上（但只能是奇数）

动态模糊：

A.MotionBlur(p=0.2)

blur_limit同上

高斯模糊：

blur_limit（奇数）

trans_test = A.GaussianBlur(blur_limit=7, p=1)

棱镜模糊：

trans_test = A.GlassBlur(sigma=0.7, max_delta=4)

sigma:高斯核的标准差

max_delta:像素交换的最大距离

变形：

弹性变形：

文本图像分析最好的变形

ElasticTransform(alpha=155, sigma=210, alpha_affine=157, p=0.5)

光学变形：

OpticalDistortion(distort_limit=0.25, shift_limit=0.2, p=0.5)

distort_limit四周镜像填充宽度（图片大小不变）

shift_limit

栅格变形：

trans_test = A.GridDistortion(num_steps=5, distort_limit=0.3, p=1)

num_steps：一条边有几个格子

distort_limit：变形范围

自适应直方图均衡化：

trans_test = A.CLAHE(clip_limit=4.0, tile_grid_size=(8, 8))

挖小洞：

trans_test = A.Cutout(num_holes=8, max_h_size=8, max_w_size=8)

num_holes：小洞的数量

max_h_size：最大高度

max_w_size：最大宽度

特效：

加雪花：

trans_test = A.RandomSnow(p = 1)

加雨滴：

trans_test = A.RandomRain(p = 1)

加雾：

trans_test = A.RandomFog(p = 1)

加阳光：

trans_test = A.RandomSunFlare(p = 1)

加阴影：

trans_test = A.RandomShadow(p = 1)

添加噪声：

添加传感器噪声：

trans_test = A.ISONoise(p = 1)

高斯噪声：

trans_test = A.IAAAdditiveGaussianNoise(p = 1)

多层偏移噪声：

trans_test = A.MultiplicativeNoise(p = 1)

IAA:

浮雕：

trans_test = A.IAAEmboss(p = 1)

超像素：

trans_test = A.IAASuperpixels(p = 1)

锐化：

trans_test = A.IAASharpen(p = 1)

透视变换：

trans_test = A.IAAPerspective(p = 1)

pytorch:

albumentation有两种转换张量， ToTensor和ToTensorV2

from albumentations.pytorch import ToTensorV2, ToTensorA.ToTensorV2(p=1.0),A.ToTensor()

ToTensor就是最普通的最大值归一化并且转化为chw

ToTensor就是把图片转成张量适合跟在A.Normalize后面

不定期更新。。