标签：原图 plt img title mask 掩码 import 图像增强

深度学习中比较常用的是数据增强库是torchvision.transforms
今天发现了另一个增强库叫Albumentations
  其开源、快速、简单且增强方式很多：图像增强库Albumentations使用总结
  最重要的是可以同时增强图像及其掩码，边界框或关键点位置

话不多说先安装：

pip install albumentations

实验：图片来自息肉分割数据集

from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import cv2
import albumentations as A


img = Image.open('./tupian/image.jpg').convert('RGB')
img = np.uint8(img)

mask = Image.open('./tupian/mask.jpg').convert('L')
mask = np.uint8(mask)
mask = mask / 255.0

transform = A.Compose([A.ShiftScaleRotate(shift_limit=0.15, scale_limit=0.15, 
                                          rotate_limit=25, p=0.5, border_mode=0),
                       A.ColorJitter(),
                       A.HorizontalFlip(),
                       A.VerticalFlip()])

transformed = transform(image=img, mask=mask)

img_A = transformed['image']
mask_A = transformed['mask']

plt.figure()
plt.subplot(2,2,1),plt.imshow(img)
plt.axis('off'),plt.title('原图')
plt.subplot(2,2,2),plt.imshow(mask, 'gray')
plt.axis('off'),plt.title('原掩码')
plt.subplot(2,2,3),plt.imshow(img_A)
plt.axis('off'),plt.title('变换后原图')
plt.subplot(2,2,4),plt.imshow(mask_A, 'gray')
plt.axis('off'),plt.title('变换后掩码')
plt.show()

效果：

一秒钟可运行两次，每次运行都有新感觉：

标签：原图,plt,img,title,mask,掩码,import,图像增强
来源： https://blog.csdn.net/qq_43426908/article/details/121955919

本站声明： 1. iCode9 技术分享网（下文简称本站）提供的所有内容，仅供技术学习、探讨和分享；
2. 关于本站的所有留言、评论、转载及引用，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关；
3. 关于本站的所有言论和文字，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关；
4. 本站文章均是网友提供，不完全保证技术分享内容的完整性、准确性、时效性、风险性和版权归属；如您发现该文章侵犯了您的权益，可联系我们第一时间进行删除；
5. 本站为非盈利性的个人网站，所有内容不会用来进行牟利，也不会利用任何形式的广告来间接获益，纯粹是为了广大技术爱好者提供技术内容和技术思想的分享性交流网站。