keras 数据增强 opencv 方法

在进行深度学习时，由于数据量的不足我们往往需要对数据进行增强操作。keras 有自带的数据增强函数。但是里面增强很多，我们可控方式也太少。因为我们往往需要自己进行扩充。下面是使用了opnencv 进行数据增强的方法。

def gamma_transform(img, gamma):
    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)
 
def random_gamma_transform(img, gamma_vari):
    log_gamma_vari = np.log(gamma_vari)
    alpha = np.random.uniform(-log_gamma_vari, log_gamma_vari)
    gamma = np.exp(alpha)
    return gamma_transform(img, gamma)
    
 
def rotate(xb,yb,angle):
    M_rotate = cv2.getRotationMatrix2D((img_w/2, img_h/2), angle, 1)
    xb = cv2.warpAffine(xb, M_rotate, (img_w, img_h))
    yb = cv2.warpAffine(yb, M_rotate, (img_w, img_h))
    return xb,yb
    
def blur(img):
    img = cv2.blur(img, (3, 3));
    return img
 
def add_noise(img):
    for i in range(200): #添加点噪声
        temp_x = np.random.randint(0,img.shape[0])
        temp_y = np.random.randint(0,img.shape[1])
        img[temp_x][temp_y] = 255
    return img
    
    
def data_augment(xb,yb):
    if np.random.random() < 0.25:
        xb,yb = rotate(xb,yb,90)
    if np.random.random() < 0.25:
        xb,yb = rotate(xb,yb,180)
    if np.random.random() < 0.25:
        xb,yb = rotate(xb,yb,270)
    if np.random.random() < 0.25:
        xb = cv2.flip(xb, 1)  # flipcode > 0：沿y轴翻转
        yb = cv2.flip(yb, 1)
        
    if np.random.random() < 0.25:
        xb = random_gamma_transform(xb,1.0)
        
    if np.random.random() < 0.25:
        xb = blur(xb)
    
    if np.random.random() < 0.2:
        xb = add_noise(xb)
        
    return xb,yb
 

这里还可以增强更多的方法。