【Python计算机视觉】项目实战之图像增强imguag对关键点变换、标注框变化（附源码 超详细必看）

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一、imgaug简介

imguag使一个用于机器学习实验中图像增强的Python依赖库，支持Python2.7和Python3.4以上的版本，它支持多种图像增强技术，并允许轻松地组合这些技术，具有简单但功能强大的随机界面，支持关键点（Keypoint）和标准框（Bounding Box）一起变换，并在后台进程中提供增强功能以提高性能

在Pycharm集成开发环境中直接install即可

二、数据增强库的基本使用

单样本数据增强方法包括空间几何变换以及颜色变换，其中，几何变换的操作主要有翻转，切割，旋转，缩放变形，仿射，颜色变换的操作主要有高斯噪声，模糊，HSV对比度变换，随机擦除法，锐化与浮雕等等，图片处理结果如下

代码如下

import cv2
import  numpy as np
from imgaug import  augmenters as iaa
seq=iaa.Sequential([
    iaa.Crop(px=(0,30)),
    iaa.Fliplr(0.7),
    iaa.GaussianBlur(sigma=(0,2.0)),
    iaa.Dropout(0.3),
    iaa.Grayscale(0.9),
    iaa.Emboss(0.9),
    iaa.EdgeDetect(0.5),
    iaa.AdditiveGaussianNoise(loc=0,scale=50),
    iaa.Multiply(2),
    iaa.contrast.LinearContrast(2),
    iaa.Affine(scale=0.5,translate_percent=-0.2,rotate=1,shear=90,order=1,cval=1,mode='constant')





])
imglist=[]
img=cv2.imread(r'C:\Users\Administrator\Desktop\qq.jpg')
cv2.imshow('img',img)
cv2.waitKey()
imglist.append(img)
images_aug=seq.augment_images(imglist)
#image=np.asarray(images_aug)
#cv2.imshow('image',image)
cv2.imwrite(r"
g",images_aug[0])

 三、关键点变换

imgaug库支持在图像变换的同时变换图像中的关键点，关键点变换结果如下图所示 分为以下几步

1：导入第三方库

2：导入一张原图

3：定义四个关键点

4：定义一个变换序列

5：取出该图和关键点

6：打印坐标

7：将关键点画在图片上

 

代码如下

import imgaug as ia
from imgaug import augmenters as iaa
import matplotlib.pyplot as plt


image=ia.data.quokka(size=(256,256))

# 定义4个关键点
keypoints=ia.KeypointsOnImage([
    ia.Keypoint(x=65, y=100),
    ia.Keypoint(x=75, y=200),
    ia.Keypoint(x=100, y=100),
    ia.Keypoint(x=200, y=80)
], shape=image.shape)

# 定义一个变换序列
seq=iaa.Sequential([
    iaa.Multiply((1.2, 1.5)), # 改变亮度,不影响关键点
    iaa.Ae=(0.5, 0.7)
    ) # 旋转10度然后缩放,会影响关键点
])
先变换图像然后变换关键点,这样可以保证两次的变换完全相同。
# 如果调用次函数,需要在每次batch的时候都调用一次,否则不同的batch执行相同的变换。
seq_seq_det.augment_images([image])[0]
keypoints_aug = seq_det.augment_keypoints([keypoints])[0]

# print coordinates before/after augmentation (see below)
# use after.x_int and after.y_int to get rounded integer coordinates
for i in range(len(keypoints.keypoints)):
    before = keypoints.keypoints[i]
    after = keypoints_aug.keypoints[i]
    print("Keypoint %d: (%.8f, %.8f) -> (%.8f, %.8f)" % (
        i, before.x, before.y, after.x, after.y)
    )

# 将关键点画在图片上。
# image with keypoints before/after augmentation (shown below)
image_before = keypoints.draw_on_image(image, size=7)
image_after = keypoints_aug.draw_on_image(image_aug, size=7)

fig, axes = plt.subplots(2, 1, figsize=(20, 15))
plt.subplots_adjust(left=0.2, bottom=0.2, right=0.8, top=0.8, hspace=0.3, wspace=0.0)
axes[0].set_title("image before")
axes[0].imshow(image_before)
axes[1].set_title("image after augmentation")
axes[1].imshow(image_after)

plt.show()

 四、标注框（Bounding Box）变换

imgaug在图像变换的同时变换图像中的Bounding Box

1：将Bounding Box封装成对象

2：对Bounding Box进行变换

3：将Bounding Box画在图像上

4：移动Bounding Box的位置上，将变换后的Bounding Box映射到图像上，计算Bounding Box的IoU

变换结果如下

 

 

步骤分为以下几步

1：导入第三方库

2：导入quokka的一张原图

3：定义两个Bounding Box

4：定义一个变换序列

5：变换图像和bounding box

6：打印坐标

7：增强前后的图像显示 

部分代码如下

import imgaug as ia
from imgaug import augmenters as iaa
import matplotlib.pyplot as plt
ia.seed(1)

image = ia.data.quokka(size=(256, 256))

# 定义2个bounding box
bbs = ia.BoundingBoxesOnImage([
    ia.BoundingBox(x1=65, y1=100, x2=200, y2=150),
    ia.Bound
seq = iaa.Sequential([
    iaa.Multiply((1.2, 1.5)), # 改变亮度, 不影响bounding box
    iaa.Affine(
        translate_px={"x": 40, "y": 60},
        scale=(0.5, 0.7)
    ) # 平移后缩放,会影响bounding box
])

# 固定变换
seq_det = seq.to_deterministic()

# 变换图像和bounding box
image_aug = seq_det.augment_images([image])[0]
bbs_aug = seq_
# 打印坐标
# use .x1_int, .y_int, ... to get integer coordinates
for i in range(len(bbs.bounding_boxes)):
    before = bbs.bounding_boxes[i]
    after = bbs_aug.bounding_boxes[i]
    print("BB %d: (%.4f, %.4f, %.4f, %.4f) -> (%.4f, %.4f, %.4f, %.4f)" % (
        i,
        before.x1, before.y1, before.x2, before.y2,
        after.x1, after.y1, after.x2, after.y2)
    )
# 输出
# BB 0: (65.0000, 100.0000, 200.0000, 150.0000) -> (130.7524, 171.3311, 210.1272, 200.7291)
# BB 1: (150.0000, 80.0000, 200.0000, 130.0000) -> (180.7291, 159.5718, 210.1272, 188.9699)

# image with BBs before/after augmentation (shown below)
image_before = bbs.draw_on_image(image, thickness=2)
image_after = bbs_aug.draw_on_image(image_aug, thickness=2, color=[0, 0, 255])

fig, axes = plt.subplots(2, 1, figsize=(20, 15))
plt.subplots_adjust(left=0.2, bottom=0.2, right=0.8, top=0.8, hspace=0.3, wspace=0.0)
axes[0].set_title("image before")
axes[0].imshow(image_before)
axes[1].set_title("image after augmentation")
axes[1].imshow(image_after)

plt.show()

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