一款容易上手的数据增强库Albumentations_albumentations安装

一、Albumentations简介

官方地址：github.com

API（文档）地址：Albumentations Documentation

Albumentations是一个基于OpenCV的数据增强库，支持多种计算机视觉任务，如分类、语义分割、实例分割、目标检测和位姿识别。

Albumentations具有以下特点：

• 提供一个简单统一的api接口，适用于所有数据类型：图像（RBG图像、灰度图像、多光谱图像），分割mask，边界框和关键点。
• 大概有70多种不同的图像增强方法，相比torch自带的，这个库函数有更多的图像预处理方法。
• 最大特点：快！在相同的预处理下，albumentations的速度最快。
• 可以与流行的深度学习框架（例如PyTorch和TensorFlow）一起使用，对PyTorch非常友好。
• 而且该库函数由专家团队编写而成，编程质量很棒。

二、安装

        方法一： pip 安装

pip install albumentations

        方法二：源码库安装

pip install -U git+https://github.com/albu/albumentations

或

pip install -U git+https://github.com/albumentations-team/albumentations

        方法三： conda安装

此方式需要先安装imgaug，然后再安装albumentations

conda install -c conda-forge imgaug
 
conda install albumentations -c albumentations

三、数据增强

3.1 像素级变换（Pixel-level transforms）

        像素级变换仅更改输入图像，而mask、检测框和关键点保持不变。

3.2 空间级变换 （Spatial-level transforms）

        空间级变换将同时更改输入图像、mask、检测框和关键点。

四、使用示例

import albumentations as A
from PIL import Image
import numpy as np
from torchvision import transforms as t
import matplotlib.pyplot as plt
 
trans = A.Compose([
    A.HorizontalFlip(p=0.5),
    A.VerticalFlip(p=0.5),
    A.OneOf([
        A.IAAAditiveGaussianNoise(),  # 将高斯噪声添加到输入图像
        A.GaussNoise(),    # 将高斯噪声应用于输入图像
    ], p=0.2),      # 应用选定变换的概率
    A.OneOf([
        A.RandomGamma(gamma_limit=(60, 120), p=0.9),      # gamma变换
        A.RandomBrightnessContrast(brightness_limit=0.2, contrast_limit=0.2, p=0.9),   # 随机选择图片的对比度和亮度
        A.CLAHE(clip_limit=4.0, tile_grid_size=(4, 4), p=0.9),    # 一种对比度受限情况下的自适应直方图均衡化算法
    ])
    A.OneOf([
        A.MotionBlur(p=0.2),     # 使用随机大小的内核将运动模糊应用于输入图像
        A.MedianBlur(blur_limit=3, p=0.1),      # 中值滤波
        A.Blur(blur_limit=3, p=0.1),           # 使用随机大小的内核模糊输入图像 
    ], p=0.2), 
    A.ShiftScaleRotate(shift_limit=0.0625, scale_limit=0.2, rotate_limit=45, p=0.2),
    # 随机应用仿射变换：平移，缩放和旋转输入
    A.RandomBrightnessContrast(p=0.2),   # 随机明亮对比度
    A.Normalize(mean=(0.485, 0.456, 0.406), std=(0.229, 0.224, 0.225), max_pixel_value=255.0, p=1.0)  # 归一化
])
 
image = Image.open('xxx.png')
img_arr = np.array(image)     #
resize = A.resize(img_arr, 256, 256)  # 
 
trans_img = trans(image=img_arr)   #对输入图像进行变换
 
as_tensor = t.ToTensor()
 
img_tensor = as_tensor(trans_img['image'])    # 使用torchvision把做好了transforms的数据转化成tensor。
 
plt.figure(figsize=(8,8))
plt.subplot(121)
plt.title('original image')
plt.imshow(img_arr, cmap='gray')
plt.subplot(122)
plt.title('albumentations image')
plt.imshow(trans_img['image'], cmap='gray')

注意：两个重要的函数——Compose和OneOf。Compose是把所有的变换放在一起，按顺序执行；OneOf可以选择性的执行包在它里面的变换。Compose组合下的变换是要挨着顺序做的，而OneOf组合里面的变换是系统自动选择其中一个来做，而这里的概率参数p是指选定后的变换被做的概率。

五、如何将Albumentations增强方法和PyTorch结合

方法一：使用albumentations库中的函数ToTensorV2()。

方法二：使用torchvision把做好了transform的数据转换成tensor。