如何使用Python和OpenCV實(shí)現(xiàn)對象檢測任務(wù)的數(shù)據(jù)擴(kuò)充過程?
數(shù)據(jù)擴(kuò)充是一種增加數(shù)據(jù)集多樣性的技術(shù),無需收集更多的真實(shí)數(shù)據(jù),但仍然有助于提高模型的準(zhǔn)確性和防止模型過度擬合。在這篇文章中,你將學(xué)習(xí)使用Python和OpenCV實(shí)現(xiàn)最流行和最有效的對象檢測任務(wù)的數(shù)據(jù)擴(kuò)充過程。
介紹的數(shù)據(jù)擴(kuò)充方法包括:隨機(jī)剪裁CutoutColorJitter添加噪聲過濾首先,讓我們導(dǎo)入幾個庫并準(zhǔn)備一些必要的子例程。import os
import cv2
import numpy as np
import random
def file_lines_to_list(path):
'''
### Convert Lines in TXT File to List ###
path: path to file
'''
with open(path) as f:
content = f.readlines()
content = [(x.strip()).split() for x in content]
return content
def get_file_name(path):
'''
### Get Filename of Filepath ###
path: path to file
'''
basename = os.path.basename(path)
onlyname = os.path.splitext(basename)[0]
return onlyname
def write_anno_to_txt(boxes, filepath):
'''
### Write Annotation to TXT File ###
boxes: format [[obj x1 y1 x2 y2],...]
filepath: path/to/file.txt
'''
txt_file = open(filepath, "w")
for box in boxes:
print(box[0], int(box[1]), int(box[2]), int(box[3]), int(box[4]), file=txt_file)
txt_file.close()
下圖在本文中用作示例圖像。
隨機(jī)剪裁隨機(jī)剪裁:隨機(jī)選擇一個區(qū)域并將其裁剪出來,形成一個新的數(shù)據(jù)樣本,被裁剪的區(qū)域應(yīng)與原始圖像具有相同的寬高比,以保持對象的形狀。
在上圖中,左邊的圖像是帶有真實(shí)邊界框的原始圖像(紅色部分),右邊的圖像是通過裁剪橙色框中的區(qū)域創(chuàng)建的新樣本。在新樣本的標(biāo)注中,去除所有與左側(cè)圖像中橙色框不重疊的對象,并將橙色框邊界上的對象的坐標(biāo)進(jìn)行細(xì)化,使之與新樣本相匹配。對原始圖像進(jìn)行隨機(jī)裁剪的輸出是新的裁剪后的圖像及其注釋。def randomcrop(img, gt_boxes, scale=0.5):
'''
### Random Crop ###
img: image
gt_boxes: format [[obj x1 y1 x2 y2],...]
scale: percentage of cropped area
'''
# Crop image
height, width = int(img.shape[0]*scale), int(img.shape[1]*scale)
x = random.randint(0, img.shape[1] - int(width))
y = random.randint(0, img.shape[0] - int(height))
cropped = img[y:y+height, x:x+width]
resized = cv2.resize(cropped, (img.shape[1], img.shape[0]))

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