深入理解MMCV项目中的图像与视频数据处理

深入理解MMCV项目中的图像与视频数据处理

mmcv OpenMMLab Computer Vision Foundation 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mm/mmcv

MMCV作为计算机视觉领域的重要工具库，提供了丰富的图像和视频处理功能。本文将详细介绍MMCV中的数据预处理模块，帮助开发者高效处理视觉数据。

图像处理基础

图像读写与显示

MMCV提供了简洁的API来处理图像文件：

import mmcv

# 读取图像文件
img = mmcv.imread('test.jpg')  # 默认BGR格式
gray_img = mmcv.imread('test.jpg', flag='grayscale')  # 灰度图

# 从字节流读取图像
with open('test.jpg', 'rb') as f:
    img_bytes = mmcv.imfrombytes(f.read())

# 图像显示功能
mmcv.imshow('color.jpg')  # 直接显示文件
mmcv.imshow(img_array, win_name='自定义窗口', wait_time=200)  # 显示内存中的图像

色彩空间转换

MMCV支持多种色彩空间转换：

# 常见色彩空间转换
bgr_img = mmcv.imread('color.jpg')
rgb_img = mmcv.bgr2rgb(bgr_img)  # BGR转RGB
gray_img = mmcv.rgb2gray(rgb_img)  # RGB转灰度
hsv_img = mmcv.bgr2hsv(bgr_img)  # BGR转HSV

图像几何变换

尺寸调整

MMCV提供了三种灵活的尺寸调整方式：

# 调整到指定尺寸
resized_img, scale = mmcv.imresize(img, (1000, 600), return_scale=True)

# 参照另一图像尺寸调整
mmcv.imresize_like(src_img, dst_img)

# 按比例缩放
scaled_img = mmcv.imrescale(img, 0.5)  # 缩小到一半
scaled_img = mmcv.imrescale(img, (1000, 800))  # 限制最大边不超过1000，短边不超过800

旋转与翻转

# 图像旋转
rotated_img = mmcv.imrotate(img, 30)  # 顺时针30度
rotated_img = mmcv.imrotate(img, -90)  # 逆时针90度
rotated_img = mmcv.imrotate(img, 30, scale=1.5)  # 旋转并缩放
rotated_img = mmcv.imrotate(img, 30, auto_bound=True)  # 自动扩展画布

# 图像翻转
flipped_img = mmcv.imflip(img)  # 水平翻转
flipped_img = mmcv.imflip(img, direction='vertical')  # 垂直翻转

裁剪与填充

# 图像裁剪
bbox = np.array([10, 10, 100, 120])  # (x1,y1,x2,y2)
cropped_img = mmcv.imcrop(img, bbox)

# 多区域裁剪
bboxes = np.array([[10,10,100,120], [0,0,50,50]])
patches = mmcv.imcrop(img, bboxes, scale=1.2)  # 裁剪并放大1.2倍

# 图像填充
padded_img = mmcv.impad(img, shape=(1000,1200), pad_val=0)  # 零填充
padded_img = mmcv.impad(img, padding=(10,20,30,40))  # 四边不同填充
padded_img = mmcv.impad_to_multiple(img, 32)  # 填充到32的倍数

视频处理功能

视频读取与帧操作

MMCV的VideoReader类提供了便捷的视频处理接口：

video = mmcv.VideoReader('video.mp4')

# 获取视频信息
print(f"帧数:{len(video)}, 分辨率:{video.resolution}, 帧率:{video.fps}")

# 逐帧读取
for frame in video:
    process_frame(frame)

# 随机访问
frame_100 = video[100]  # 第100帧
frames_5_10 = video[5:10]  # 5-10帧

# 视频与帧互转
video.cvt2frames('output_dir')  # 视频转图片序列
mmcv.frames2video('input_dir', 'output.avi')  # 图片序列转视频

视频编辑工具

# 视频剪辑
mmcv.cut_video('input.mp4', 'output.mp4', start=3, end=10)

# 视频拼接
mmcv.concat_video(['clip1.mp4', 'clip2.mp4'], 'joined.mp4')

# 视频尺寸调整
mmcv.resize_video('input.mp4', 'resized.mp4', (640, 480))  # 指定尺寸
mmcv.resize_video('input.mp4', 'resized.mp4', ratio=0.5)  # 按比例缩放

光流处理

光流文件IO

flow = np.random.rand(800, 600, 2).astype(np.float32)

# 保存光流
mmcv.flowwrite(flow, 'uncompressed.flo')  # 无损但文件大
mmcv.flowwrite(flow, 'compressed.jpg', quantize=True)  # 有损压缩

# 读取光流
flow = mmcv.flowread('uncompressed.flo')
flow = mmcv.flowread('compressed.jpg', quantize=True)

光流可视化与变形

# 光流可视化
mmcv.flowshow(flow)

# 基于光流的图像变形
img1 = mmcv.imread('img1.jpg')
flow = mmcv.flowread('flow.flo')
warped_img = mmcv.flow_warp(img1, flow)  # 根据光流变形图像

通过本文介绍，开发者可以充分利用MMCV强大的图像和视频处理能力，为计算机视觉项目提供高效的数据预处理支持。这些功能经过高度优化，能够满足从简单图像处理到复杂视频分析的各种需求。

mmcv OpenMMLab Computer Vision Foundation 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mm/mmcv