Albumentation

最新推荐文章于 2024-07-19 11:50:53 发布

原创

最新推荐文章于 2024-07-19 11:50:53 发布 · 1k 阅读

1 ·

CC 4.0 BY-SA版权

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#深度学习 #计算机视觉

Albumentation是一个强大的计算机视觉库，提供多种数据增强技术，适用于分类、分割、检测和关键点任务。它支持RGB图像、Mask、bbox和不同格式的关键点，能确保在图像增强过程中保留重要信息。

文章目录

Albumentation

Albumentation

所有实现的变换。

变换以及支持的类型。此处

Classification

创建图片扩展流程

使用 Compose 类定义数据增强的流程。Compose 类接受一个包含所有图片变换的列表。

transform = A.Compose([
    A.RandomCrop(width=256, height=256),
    A.HorizontalFlip(p=0.5),
    A.RandomBrightnessContrast(p=0.2),
])

读取图片

Albumentation 采用 RGB 格式

传入图片，获取变换后图片

# 返回是字典
transformed_image = transform(image=image)["image"]

Segmentation

需要同时变换图片和 Mask 。1，2 两布同 Classification 相同，第三步

传入图片和 Mask

transformed = transform(image=image， mask=m

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3 条评论

579579 2021.04.23
你这A是啥东西
- Avocadoo回复579579 2022.10.10
  import albumentations as A
- Life Is Beautiful回复579579 2021.04.24
  用来图片扩展的

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Albumentation使用指南 import最好放在最前面否则可能会和其他模块冲突，import之后如果包OMP的错误就加两行 import os os.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK']='TRUE' 资源官方example 官方demo 使用 import albumentations as A from PIL import Image import cv2 as cv import numpy as np from data imp...

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数据增强系列（3）Albumentation 初窥

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在这篇文章中，我将通过示例全面介绍使用最广泛的图像增强库之一Albumentation。您应该能够从这篇文章中建立对Albumentation的基本了解，并最终在您自己的工作中进行尝试。 1.什么是Albumentation？在您了解 Albumentation 有什么帮助之前，了解图像增强在计算机视觉中的含义至关重要。深度神经网络，尤其是卷积神经网络 (CNN)，更擅长图像分类任务。最先进的 CNN 甚至已被证明在图像识别方面的表现超过了人类。图像增强是获取训练数据集中已有的图像并对其进行操作以创

Data Augmentation: 基于albumentations库的图像数据增强

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Albumentations 是一个用于图像增强的 Python 库。图像增强用于深度学习和计算机视觉任务，以提高训练模型的质量。图像增强的目的是从现有数据中创建新的训练样本。

使用Albumentations 对关键点做增强

AI浩

05-20

1万+

目录 1、导入所需要的库 2、定义可视化图像关键点的函数 3、展示图像的关键点 4、定义一个简单的管道 5、扩充管道的更多示例 6、一个复杂的增强管道例子在本示例中，我们将展示如何将Albumentations 应用于关键点增强的问题。请参考变换列表及其支持的目标，以查看哪些空间级增强支持关键点。您可以对具有关键点的图像使用任何像素级增强，因为像素级增强不会影响关键点。注意：默认情况下，与关键点配合使用的增强功能不会在转换后更改关键点的标签。如果要点的标签是特定于侧面的，则可能会引

单独利用albumentation进行数据增强

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用已有的图像数据文件夹进行数据增强，生成数据增强后的图像数据文件夹 import glob import cv2 import os from albumentations import ( PadIfNeeded, HorizontalFlip, # 随机水平翻转 VerticalFlip, # 随机垂直翻转 Flip, # 随机翻转 CenterCrop, Crop, Compose, Tra.

图像数据增强库albumentation

北街末雨Yyg

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本文主要转载于博客 github项目地址：https://github.com/albu/albumentations 帮助文档Document -albumentations 本文主要介绍了图像数据增强库albumentation的一些常用方法图像数据增强库albumentation1. Albumentations 的 pip 安装2. 不同图片数据增强库对比3. 使用示例4. 更新的使用示例4.1 综合示例 - showcase颜色增强 - Color Augmentations颜色增强 - l.

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最快最好用的数据增强库「albumentations」一文看懂用法

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03-22

<think>好的，用户提到“没有albumentation模块”，我需要先确定他们遇到了什么问题。首先，用户可能在运行代码时遇到了ModuleNotFoundError，提示找不到albumentations库。这时候，我应该考虑他们是否已经正确安装了这个库。接下来，我需要解释albumentations是什么，这样用户能明白它的重要性。Albumentations是一个用于数据增强的Python库，特别在计算机视觉任务中应用广泛，比如图像分类、目标检测等。它高效且支持多种变换，这可能对用户的图像处理项目有帮助。用户可能是在尝试运行某个依赖albumentations的代码示例或项目时遇到了问题。这时候，我应该提供安装方法。基本的安装命令是pip install albumentations，但有时候用户可能需要特定版本，或者他们可能在使用OpenCV，这时候需要确保安装了正确的版本，比如推荐使用opencv-python-headless以避免冲突。另外，用户可能是在安装后仍然遇到问题，这时候需要检查安装是否正确，或者是否存在环境问题，比如是否在正确的Python环境中安装。此外，某些功能可能需要额外的依赖，比如imgaug，这时候建议安装完整版：pip install albumentations[imgaug]。然后，我应该给出一个简单的示例代码，帮助用户验证安装是否成功，并展示如何使用albumentations进行基本的图像增强。这不仅能帮助用户测试库是否正常工作，还能让他们快速上手使用。最后，如果用户按照步骤操作后仍然有问题，可能需要进一步排查，比如环境路径问题、版本兼容性，或者查看官方文档和社区支持。用户可能需要更详细的指导，比如如何检查已安装的库，或者如何配置虚拟环境等。总结来说，我需要分步骤引导用户安装albumentations，解释其用途，提供示例代码，并给出常见问题的解决方法，确保用户能够顺利解决问题并继续他们的项目。</think>[系统级处理] 检测到用户报错“没有albumentation模块”→识别为Python环境缺少albumentations包→准备安装指导和功能介绍 [用户指导] 遇到"ModuleNotFoundError: No module named 'albumentations'"错误时，说明您的Python环境中缺少这个计算机视觉增强库。以下是分步解决方案： 1. **安装库** ```bash # 基础安装 pip install albumentations # 若使用OpenCV（推荐搭配使用） pip install opencv-python-headless # 避免GUI相关冲突 ``` 2. **验证安装** ```python import albumentations as A print(A.__version__) # 应输出如1.3.1 ``` 3. **核心功能说明** 该库提供高效的图像增强操作： - 支持分类/检测/分割任务的200+种增强 - 比同类库快2-10倍的GPU加速（需搭配CUDA） - 与PyTorch/TensorFlow/Keras完美兼容 4. **基础使用示例** ```python import cv2 import albumentations as A # 定义增强管道 transform = A.Compose([ A.HorizontalFlip(p=0.5), A.RandomBrightnessContrast(p=0.2), A.Rotate(limit=30) ]) # 应用增强 image = cv2.imread("image.jpg") augmented = transform(image=image)["image"] ``` 5. **常见问题排查** - 若安装失败：尝试`pip install --upgrade pip` - 版本冲突：指定版本`pip install albumentations==1.3.1` - Colab环境：需先执行`!apt-get install libgl1-mesa-glx` 建议访问[官方文档](https://albumentations.ai/)查看完整增强示例和API文档。该库被广泛应用于Kaggle竞赛和工业级视觉项目，能显著提升模型泛化能力。