将上面的代码改为使用Imgaug库来实现数据集的增强扩充
时间: 2024-04-08 19:28:40 浏览: 7
下面是一个使用 `imgaug` 库实现数据集增强扩充的示例代码:
```python
import cv2
import imgaug.augmenters as iaa
def augment_data(image, mask):
# 定义数据增强的转换函数
seq = iaa.Sequential([
iaa.Fliplr(0.5),
iaa.Flipud(0.5),
iaa.Rotate((-45, 45)),
iaa.ElasticTransformation(alpha=50, sigma=5),
iaa.PiecewiseAffine(scale=(0.01, 0.05)),
iaa.Sometimes(0.2, iaa.Superpixels(p_replace=(0, 0.5), n_segments=(20, 200))),
iaa.OneOf([
iaa.Multiply((0.8, 1.2)),
iaa.GammaContrast((0.8, 1.2)),
iaa.LinearContrast((0.8, 1.2)),
])
], random_order=True)
augmented_image, augmented_mask = seq(image=image, segmentation_maps=[mask])
# 将数据增强后的掩码转换为二值图像
augmented_mask = augmented_mask.draw()[0][:, :, 0]
return augmented_image, augmented_mask
# 示例用法
image = cv2.imread('image.jpg')
mask = cv2.imread('mask.png', 0)
augmented_image, augmented_mask = augment_data(image, mask)
# 显示增强后的图像和掩码
cv2.imshow('Augmented Image', augmented_image)
cv2.imshow('Augmented Mask', augmented_mask)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在这个示例中,我们使用 `imgaug` 库来实现数据增强。通过创建一个 `Sequential` 对象,并添加一系列的增强操作,可以定义数据增强的转换函数。你可以根据需要自定义增强操作,并在 `augment_data` 函数中添加或删除对应的增强操作。最后,使用 `seq` 对象对图像和掩码进行增强,并将增强后的结果返回。注意,为了将掩码也进行相应的增强,我们将其作为 `segmentation_maps` 参数传递给 `seq` 对象。最后,将增强后的图像和掩码用于训练语义分割模型。