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            Python圖像處理中圖像增廣算法介紹

            發布時間:2023-12-08 10:01:34 來源:億速云 閱讀:130 作者:栢白 欄目:開發技術

            今天小編給大家分享的是Python圖像處理中圖像增廣算法介紹,相信很多人都不太了解,為了讓大家更加了解,所以給大家總結了以下內容,一起往下看吧。一定會有所收獲的哦。

            前言

            圖像增廣算法在計算機視覺領域扮演著至關重要的角色。隨著深度學習的興起,大規模數據集的需求變得更加迫切,而圖像增廣算法可以通過對原始圖像進行一系列變換,擴充數據集,從而提升模型的泛化能力和魯棒性。

            本文將著重介紹圖像增廣算法中的三個關鍵方面:圖像旋轉、圖像亮度調整以及圖像裁剪與拼接。這些算法不僅能夠增加訓練數據的多樣性,還可以幫助我們解決一些實際問題,例如旋轉不變性、光照變化以及物體完整性等。

            圖像增廣算法

            這里我們將使用一些Python優秀的第三方庫來完成。在圖像增廣方面,有許多可供選擇的第三方庫,如PIL/Pillow、OpenCV、scikit-image等。而在PyTorch中也提供了一些圖像增廣的函數,雖然圖像增廣算法在PyTorch中也屬于預處理的一部分,但為了方便起見,我們仍然選擇使用大家較為熟悉的OpenCV庫,而不使用PyTorch。

            a.圖像旋轉

            def Rotated_image(img, angle = 45, scale = 1.0):
                height, width = img.shape[:2]
                center = (width // 2, height // 2)
                matrix = cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, scale) #旋轉中心,旋轉角度,縮放比例
                rotated_image = cv2.warpAffine(img, matrix, (width, height))
                return rotated_image

            通過cv2.getRotationMatrix2D函數計算旋轉矩陣,然后使用cv2.warpAffine函數執行旋轉操作。最后,使用cv2.imshow函數顯示旋轉前后的圖像。 

            實驗結果: 

            Python圖像處理中圖像增廣算法介紹

            原始圖片與旋轉圖片

            b.圖像亮度調整

            def Adjusted_image(img,brightness_factor = 1.5):
                image_float = img.astype(np.float32)
                adjusted_image = image_float * brightness_factor
                # 將圖像像素值限制在[0, 255]范圍內
                adjusted_image = np.clip(adjusted_image, 0, 255)
                adjusted_image = adjusted_image.astype(np.uint8)
                return adjusted_image

            將圖像轉換為浮點型數據類型。然后,通過乘以一個亮度調整因子來調整圖像的亮度,這里的亮度調整因子可以根據具體需求進行調整。接下來,我們使用np.clip函數將圖像像素值限制在[0, 255]范圍內,避免溢出。最后,我們將圖像轉換回無符號8位整數類型,并顯示調整后的圖像。

            實驗結果:

            Python圖像處理中圖像增廣算法介紹

            原始圖片與亮度調整圖片

            c.圖像裁剪及拼接

            裁剪

            def Cut_image(image,coordinate, Leath, save=True, saveFile=''):
                x, y=coordinate[0],coordinate[1]
                width, height=Leath[0],Leath[1]
                h, w = image.shape[:2]
                cropped_image = image[y:y + height, x:x + width]
                padded_image = np.full((h, w, 3), 128, dtype=np.uint8)
                x_offset = (w - width) // 2
                y_offset = (h - height) // 2
                padded_image[y_offset:y_offset + height, x_offset:x_offset + width] = cropped_image
                if save:
                    cv2.imwrite(saveFile,cropped_image)
                return padded_image

            此功能為裁剪圖像并用灰色填充不足的部分。添加了保存功能,默認不使用。

            實驗結果:

            Python圖像處理中圖像增廣算法介紹

            裁剪圖像并用灰色填充

            拼接

            def Stitcher_image(image_paths):
                stitcher = cv2.Stitcher_create()
                images = []
                for path in image_paths:
                    img = cv2.imread(path)
                    if img is not None:
                        images.append(img)
                if len(images) < 2:
                    print('至少需要兩個圖像進行拼接')
                    return
                (status, stitched_image) = stitcher.stitch(images)
                if status == cv2.Stitcher_OK:
                    return stitched_image
                else:
                    print('圖像拼接失敗')

            輸入圖片路徑組成的列表,數量大于等于2才可進行拼接。下圖是經過裁剪后保存的圖片,原圖片似乎因為較小,拼接時無法成功,經過放大再裁剪后拼接,實驗成功。

            Python圖像處理中圖像增廣算法介紹

            實驗結果: 

            Python圖像處理中圖像增廣算法介紹

            拼接的圖像

            實驗分析

            實驗圖片:300x300,Leopard_cat.png

            Python圖像處理中圖像增廣算法介紹

            本次實驗采用一張300x300大小的梅貍貓圖片進行實驗,并進行了圖像旋轉、圖像亮度調整以及圖像裁剪與拼接,效果均達到我的預期,在圖像裁剪的過程中,因為考慮到做的是數據增廣,所以添加了灰度條,保證裁剪后的圖片大小與原始圖片相同;拼接的圖片似乎不能太小,可能會拼接失敗,本實驗經過圖片進行放大后裁剪后拼接,實驗成功。

            關于拼接出現黑邊的分析:

            在實驗過程中,我們注意到拼接后的圖像邊緣可能會出現一些黑邊。這是由于圖像拼接算法的工作原理所致,它會嘗試將圖像進行平滑過渡,以便在拼接處產生較少的不連續性。在一些情況下,這可能會導致邊緣處的像素值略微偏暗,從而形成黑邊。

            雖然這些黑邊可能對整體圖像的觀感產生一些影響,但通常情況下它們并不會嚴重干擾圖像的內容。如果你認為黑邊對你的應用場景有較大影響,您可以嘗試進行后處理來減輕或消除黑邊的影響。如邊緣增強、圖像修復或邊緣填充等,來改善黑邊問題。

            總的來說,盡管在圖像拼接過程中可能會出現一些黑邊,但這并不會嚴重影響整體的拼接結果。通過適當的后處理方法,我們可以進一步改善圖像的外觀,并獲得更好的拼接效果。

            本章小結

            本章介紹了圖像處理中常見的幾種操作:旋轉、亮度調整、裁剪、拼接等。通過使用OpenCV和NumPy庫的函數,輕松地實現了。

            首先,通過cv2.getRotationMatrix2D和cv2.warpAffine函數,我們可以指定旋轉中心、旋轉角度和縮放比例來旋轉圖像。

            接下來,將圖像轉換為浮點數類型,我們可以通過乘以亮度因子并將像素值控制在0到255之間來調整圖像亮度。

            然后,通過指定裁剪區域的坐標和長度,我們可以裁剪出我們需要的圖像,并使用灰色填充圖像的不足部分。

            最后,使用cv2.Stitcher_create和stitch函數,我們可以將多張圖像拼接在一起,從而創建一個更大的圖像。在拼接過程中,我們需要注意邊緣區域可能會有黑邊的問題,可以使用圖像裁剪來去除。

            上述這些操作是圖像處理中非?;A的操作,在實際應用中也非常常見。掌握這些基礎操作后,我們可以更加輕松地實現更復雜的圖像處理算法。

            關于Python圖像處理中圖像增廣算法介紹就分享到這里了,希望以上內容可以對大家有一定的參考價值,可以學以致用。如果喜歡本篇文章,不妨把它分享出去讓更多的人看到。

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