给我一个数据增强代码 有 反转变换 色彩抖动 平移转换 对比度变换 噪声扰动 旋转变换 反射变换 的代码
时间: 2024-03-26 21:34:27 浏览: 15
以下是一个数据增强的代码示例,包括反转变换、色彩抖动、平移转换、对比度变换、噪声扰动、旋转变换和反射变换:
```python
import cv2
import numpy as np
from random import randint
# 反转变换
def random_flip(image, label, flip_prob):
if np.random.uniform() < flip_prob:
image = cv2.flip(image, 1) # 水平翻转
label = cv2.flip(label, 1) # 水平翻转
return image, label
# 色彩抖动
def random_color_jitter(image, jitter_range):
r, g, b = cv2.split(image)
r_jitter = np.random.randint(-jitter_range, jitter_range)
g_jitter = np.random.randint(-jitter_range, jitter_range)
b_jitter = np.random.randint(-jitter_range, jitter_range)
r = np.clip(r + r_jitter, 0, 255).astype(np.uint8)
g = np.clip(g + g_jitter, 0, 255).astype(np.uint8)
b = np.clip(b + b_jitter, 0, 255).astype(np.uint8)
return cv2.merge([r, g, b])
# 平移转换
def random_translate(image, label, translate_range):
rows, cols, _ = image.shape
x = np.random.randint(-translate_range, translate_range)
y = np.random.randint(-translate_range, translate_range)
M = np.float32([[1, 0, x], [0, 1, y]])
image = cv2.warpAffine(image, M, (cols, rows))
label = cv2.warpAffine(label, M, (cols, rows))
return image, label
# 对比度变换
def random_contrast(image, contrast_range):
alpha = np.random.uniform(1 - contrast_range, 1 + contrast_range)
return np.clip(alpha * image, 0, 255).astype(np.uint8)
# 噪声扰动
def random_noise(image, noise_prob, noise_range):
if np.random.uniform() < noise_prob:
noise = np.random.randn(*image.shape) * noise_range
return np.clip(image + noise, 0, 255).astype(np.uint8)
else:
return image
# 旋转变换
def random_rotate(image, label, rotate_range):
rows, cols, _ = image.shape
angle = np.random.randint(-rotate_range, rotate_range)
M = cv2.getRotationMatrix2D((cols/2, rows/2), angle, 1)
image = cv2.warpAffine(image, M, (cols, rows))
label = cv2.warpAffine(label, M, (cols, rows))
return image, label
# 反射变换
def random_flip_reflect(image, label):
if np.random.uniform() < 0.5:
image = cv2.flip(image, 0) # 垂直翻转
label = cv2.flip(label, 0) # 垂直翻转
return image, label
```
使用时,可以根据具体需求选择需要的增强方式,并在训练过程中随机应用这些增强方式。例如:
```python
# 定义训练时的数据增强方式
flip_prob = 0.5 # 反转变换概率
jitter_range = 20 # 色彩抖动范围
translate_range = 10 # 平移转换范围
contrast_range = 0.2 # 对比度变换范围
noise_prob = 0.1 # 噪声扰动概率
noise_range = 10 # 噪声扰动范围
rotate_range = 10 # 旋转变换范围
# 在训练过程中随机应用数据增强方式
image, label = random_flip(image, label, flip_prob)
image = random_color_jitter(image, jitter_range)
image, label = random_translate(image, label, translate_range)
image = random_contrast(image, contrast_range)
image = random_noise(image, noise_prob, noise_range)
image, label = random_rotate(image, label, rotate_range)
image, label = random_flip_reflect(image, label)
```