imgaug库
- 简介
- 安装
- Overview
-
- 特效
- Project 结构
- 程序
-
- 参考的源代码(来源于网络)
- 简易变换 试效果
- 使用 模糊光雨雪雾
- else
-
- 重命名00001.jpg
- 重命名1.jpg
- 效果图
简介 【图像增强|Python imgaug库 安装与使用 (图片加模糊光雨雪雾等特效)】imgaug:机器学习实验中的图像增强库,特别是卷积神经网络。支持以多种不同方式增强图像、关键点/地标、边界框、热图和分割图。
安装 在anaconda prompt里进行
pip install imgaug
看了几篇文章,出错的话可以先安装依赖库shapely
Overview 特效 官网网址
文章图片
Project 结构
文章图片
程序 图片放入input
文章图片
参考的源代码(来源于网络) main.py
# ###################源代码####################
# !usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2
from imgaug import augmenters as iaa
import os# Sometimes(0.5, ...) 所有情况的 50% 中应用给定的增强器
# e.g. Sometimes(0.5, GaussianBlur(0.3)) would blur roughly every second image.
sometimes = lambda aug: iaa.Sometimes(0.5, aug)# 定义一组变换方法.
seq = iaa.Sequential([# 选择0到5种方法做变换
iaa.SomeOf((0, 5),
[
iaa.Fliplr(0.5),# 对50%的图片进行水平镜像翻转
iaa.Flipud(0.5),# 对50%的图片进行垂直镜像翻转# superpixel representation 将一些图像转换为它们的超像素表示,每张图像采样 20 到 200 个超像素,但不要用它们的平均值替换所有超像素,只替换其中的一些(p_replace)。
sometimes(
iaa.Superpixels(
p_replace=(0, 1.0),
n_segments=(20, 200)
)
),# Blur each image with varying strength using
# gaussian blur (sigma between 0 and 3.0),
# average/uniform blur (kernel size between 2x2 and 7x7)
# median blur (kernel size between 3x3 and 11x11).
iaa.OneOf([
iaa.GaussianBlur((0, 3.0)),
iaa.AverageBlur(k=(2, 7)),
iaa.MedianBlur(k=(3, 11)),
]),# Sharpen each image, overlay the result with the original
# image using an alpha between 0 (no sharpening) and 1
# (full sharpening effect).
iaa.Sharpen(alpha=(0, 1.0), lightness=(0.75, 1.5)),# Same as sharpen, but for an embossing effect.
iaa.Emboss(alpha=(0, 1.0), strength=(0, 2.0)),# Add gaussian noise to some images.
# In 50% of these cases, the noise is randomly sampled per
# channel and pixel.
# In the other 50% of all cases it is sampled once per
# pixel (i.e. brightness change).
iaa.AdditiveGaussianNoise(
loc=0, scale=(0.0, 0.05 * 255)
),# Invert each image's chanell with 5% probability.
# This sets each pixel value v to 255-v.
iaa.Invert(0.05, per_channel=True),# invert color channels# Add a value of -10 to 10 to each pixel.
iaa.Add((-10, 10), per_channel=0.5),# Add random values between -40 and 40 to images, with each value being sampled per pixel:
iaa.AddElementwise((-40, 40)),# Change brightness of images (50-150% of original value).
iaa.Multiply((0.5, 1.5)),# Multiply each pixel with a random value between 0.5 and 1.5.
iaa.MultiplyElementwise((0.5, 1.5)),# Improve or worsen the contrast of images.
iaa.ContrastNormalization((0.5, 2.0)),
iaa.imgcorruptlike.Saturate(severity=3),],
# do all of the above augmentations in random order
random_order=True
)], random_order=True)# apply augmenters in random order# 图片文件相关路径
path = './input/'
savedpath = './output/'imglist = []
filelist = os.listdir(path)# 遍历要增强的文件夹,把所有的图片保存在imglist中
for item in filelist:
img = cv2.imread(path + item)
# print('item is ',item)
# print('img is ',img)
# images = load_batch(batch_idx)
imglist.append(img)
# print('imglist is ' ,imglist)
print('all the picture have been appent to imglist')# 对文件夹中的图片进行增强操作,循环10次
for count in range(10):
images_aug = seq.augment_images(imglist)
for index in range(len(images_aug)):
filename = str(count) + str(index) + '.jpg'
# 保存图片
cv2.imwrite(savedpath + filename, images_aug[index])
print('image of count%s index%s has been writen' % (count, index))
简易变换 试效果 test01.py
# ##############简易变换################## https://imgaug.readthedocs.io/en/latest/source/overview_of_augmenters.html
import cv2
from imgaug import augmenters as iaa
import os# Sometimes(0.5, ...) applies the given augmenter in 50% of all cases,
# e.g. Sometimes(0.5, GaussianBlur(0.3)) would blur roughly every second image.
# sometimes = lambda aug: iaa.Sometimes(0.5, aug)# 定义一组变换方法.
seq = iaa.Sequential([
iaa.MotionBlur(k=15),# 运动模糊
# iaa.Clouds(),# 云雾
# iaa.imgcorruptlike.Fog(severity=1),# 多雾/霜
# iaa.imgcorruptlike.Snow(severity=2),# 下雨、大雪
# iaa.Rain(drop_size=(0.10, 0.20), speed=(0.2, 0.3)),# 雨
# iaa.Rain(speed=(0.3, 0.5)),# 雨
# iaa.Snowflakes(flake_size=(0.6, 0.7), speed=(0.02, 0.03)), # 雪点
# iaa.imgcorruptlike.Spatter(severity=2),# 溅 123水滴、45泥
# iaa.contrast.LinearContrast((0.5, 2.0), per_channel=0.5),# 对比度变为原来的一半或者二倍
# iaa.imgcorruptlike.Brightness(severity=2),# 亮度增加
# iaa.imgcorruptlike.Saturate(severity=3),# 色彩饱和度
# iaa.FastSnowyLandscape(lightness_threshold=(100, 255),lightness_multiplier=(1.5, 2.0)), # 雪地亮度阈值是从 uniform(100, 255)(每张图像)和来自 uniform(1.5, 2.0)(每张图像)的乘数采样的。
# iaa.Cartoon(blur_ksize=3, segmentation_size=1.0, saturation=2.0, edge_prevalence=1.0), # 卡通])# 图片文件相关路径
path = './input/'
savedpath = './output_show/'imglist = []
filelist = os.listdir(path)# 遍历要增强的文件夹,把所有的图片保存在imglist中
for item in filelist:
img = cv2.imread(path + item)
# print('item is ',item)
# print('img is ',img)
# images = load_batch(batch_idx)
imglist.append(img)
# print('imglist is ' ,imglist)
print('all the picture have been appent to imglist')# 对文件夹中的图片进行增强操作,循环1次
for count in range(1):
images_aug = seq.augment_images(imglist)
for index in range(len(images_aug)):
# filename = str(count) + str(index) + '.jpg'
# 保存图片
filename = str(filelist[index])
cv2.imwrite(savedpath + filename, images_aug[index])
print('image of count%s index%s has been writen' % (count, index))
使用 模糊光雨雪雾 运动模糊+雨雪雾天气 2-3种
&
对比度 亮度 饱和度 选其一
my_augmentation.py
import cv2
from imgaug import augmenters as iaa
import os# sometimes = lambda aug: iaa.Sometimes(0.5, aug)# 所有情况的 50% 中应用给定的增强器seq = iaa.Sequential([
# 选择2到3种方法做变换
iaa.SomeOf((2, 3),
[
iaa.imgcorruptlike.MotionBlur(severity=(1, 2)),# 运动模糊
# iaa.Clouds(),# 云雾
iaa.imgcorruptlike.Fog(severity=1),# 多雾/霜
# iaa.imgcorruptlike.Snow(severity=2),# 下雨、大雪
iaa.Rain(drop_size=(0.10, 0.15), speed=(0.1, 0.2)),# 雨
iaa.Snowflakes(flake_size=(0.1, 0.4), speed=(0.01, 0.03)), # 雪点
# iaa.FastSnowyLandscape(lightness_threshold=(100, 255),lightness_multiplier=(1.5, 2.0)), # 雪地亮度阈值是从 uniform(100, 255)(每张图像)和来自 uniform(1.5, 2.0)(每张图像)的乘数采样的。 这似乎产生了良好而多样的结果。
# iaa.imgcorruptlike.Spatter(severity=5),# 溅 123水滴、45泥# 对比度 亮度 饱和度 选其一
iaa.SomeOf((1, 1),
[
iaa.imgaug.augmenters.contrast.LinearContrast((0.5, 2.0), per_channel=0.5),# 对比度变为原来的一半或者二倍
iaa.imgcorruptlike.Brightness(severity=(1, 2)),# 亮度增加
iaa.imgcorruptlike.Saturate(severity=(1, 3)),# 色彩饱和度
]
)
],
# 随机顺序运行augmentations
random_order=True
)
], random_order=True)# 随机运行augmenters数量# 图片文件相关路径
path = './input/'
savedpath = './output/'imglist = []
filelist = os.listdir(path)# 遍历要增强的文件夹,把所有的图片保存在imglist中
for item in filelist:
img = cv2.imread(path + item)
# print('item is ',item)
# print('img is ',img)
# images = load_batch(batch_idx)
imglist.append(img)
# print('imglist is ' ,imglist)
print('all the picture have been appent to imglist')for count in range(1):
images_aug = seq.augment_images(imglist)
for index in range(len(images_aug)):
# 保存图片 文件名和源文件相同
filename = str(filelist[index])
cv2.imwrite(savedpath + filename, images_aug[index])
print('image of count%s index%s has been writen' % (count, index))
else 对input里的原图像重命名:00001.jpg或者1.jpg
重命名00001.jpg Rename0001.py
# ###################文件重命名#################import os
import re
import syspath = r"./input"
filelist = os.listdir(path)
filetype = '.jpg'
for file in filelist:
print(file)
for file in filelist:
Olddir = os.path.join(path, file)
print(Olddir)
if os.path.isdir(Olddir):
continue# os.path.splitext("path"):分离文件名与扩展名
filename = os.path.splitext(file)[0]
filetype = os.path.splitext(file)[1]# zfill() 方法返回指定长度的字符串,原字符串右对齐,前面填充0
Newdir = os.path.join(path, filename.zfill(5) + filetype)# 数字5是定义为5位数,可随意修改需要的
os.rename(Olddir, Newdir)
重命名1.jpg Rename1.py
# ###################文件重命名################import osclass BatchRename():def __init__(self):
self.path = './input/'# 图片的路径def rename(self):
filelist = os.listdir(self.path)
filelist.sort()
total_num = len(filelist)# 获取文件中有多少图片
i = 0# 文件命名从哪里开始(即命名从哪里开始)
for item in filelist:
if item.endswith('.png'):
src = https://www.it610.com/article/os.path.join(self.path, item)
dst = os.path.join(os.path.abspath(self.path), str(i) +'.png')try:
os.rename(src, dst)
print('converting %s to %s ...' % (src, dst))
i = i + 1
except Exception as e:
print(e)
print('rename dir fail\r\n')print('total %d to rename & converted %d jpgs' % (total_num, i))if __name__ == '__main__':
demo = BatchRename()# 创建对象
demo.rename()# 调用对象的方法
效果图 input示例 00001.jpg
文章图片
output示例 00001.jpg
文章图片
input示例 00005.jpg
文章图片
output示例 00005.jpg
文章图片
推荐阅读
- 图像处理|python-快速图像增强-imgaug库的运用
- 计算机视觉|Python图像增强(一)--imgaug
- dobot机械臂|Dobot机械臂的Python Demo
- java|Vue 2.7 正式发布,代号为 Naruto
- Python 项目管理与构建工具(CookieCutter, PyScaffold, PyBuilder, Poetry)
- Python 微服务框架 Nameko 初体验
- python|Linux系统Python虚拟环境管理软件pyenv
- Whoosh(Python 的轻量级搜索工具)
- 程序员合集|Pygame实战(升级后的2048小游戏—解锁新花样,根本停不下来【附源码】)