【图像增强】使用 Albumentations Python 库(01)

### 使用 Albumentations 进行图像增强 #### 安装 Albumentations 为了开始使用 Albumentations,需要先安装该。可以通过 `pip` 来完成这一过程: ```bash pip install -U albumentations ``` 这会下载并更新到最新版本的 Albumentations[^2]。 #### 导入必要的模块 在 Python 脚本或 Jupyter Notebook 中导入所需的包来准备环境: ```python import albumentations as A from PIL import Image import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ``` #### 创建变换实例 定义一系列想要应用的转换操作。这里展示了一个简单的例子,其中包含了随机水平翻转以及颜色抖动两种常见的数据增广技术: ```python transform = A.Compose([ A.HorizontalFlip(p=0.5), A.ColorJitter(brightness=0.2, contrast=0.2, saturation=0.2, hue=0.2, p=0.3) ]) ``` 上述代码创建了一组可能应用于输入图片上的变化组合[^1]。 #### 对单张图片执行变换 加载一张测试用图,并对其进行指定的操作处理: ```python image_path = 'path/to/your/image.jpg' original_image = np.array(Image.open(image_path)) augmented = transform(image=original_image) augmented_image = augmented['image'] fig, axs = plt.subplots(1, 2, figsize=(16, 8)) axs[0].imshow(original_image) axs[0].set_title('Original') axs[1].imshow(augmented_image) axs[1].set_title('Augmented') plt.show() ``` 这段脚本展示了如何读取原始文件路径下的图片,在其上施加之前定义好的转换规则集之后再显示出来对比效果。 #### 针对特定任务定制化配置 对于不同类型的计算机视觉挑战(比如目标检测),可以进一步调整参数以适应具体需求。例如,在物体识别场景下除了改变像素级属性外还可以考虑加入几何形变类别的变动如旋转、缩放和平移等;而对于语义分割则需同步修改标签mask保持一致性。
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