如何使用Python和OpenCV实现对象检测任务的数据扩充过程?

磐创AI

    数据扩充是一种增加数据集多样性的技术,无需收集更多的真实数据,但仍然有助于提高模型的准确性和防止模型过度拟合。在这篇文章中,你将学习使用Python和OpenCV实现最流行和最有效的对象检测任务的数据扩充过程。
    介绍的数据扩充方法包括:随机剪裁CutoutColorJitter添加噪声过滤首先,让我们导入几个库并准备一些必要的子例程。import os
    import cv2
    import numpy as np
    import random
    def file_lines_to_list(path):
        '''
        ### Convert Lines in TXT File to List ###
        path: path to file
        '''
        with open(path) as f:
            content = f.readlines()
        content = [(x.strip()).split() for x in content]
        return content
    def get_file_name(path):
        '''
        ### Get Filename of Filepath ###
        path: path to file
        '''
        basename = os.path.basename(path)
        onlyname = os.path.splitext(basename)[0]
        return onlyname
    def write_anno_to_txt(boxes, filepath):
        '''
        ### Write Annotation to TXT File ###
        boxes: format [[obj x1 y1 x2 y2],...]
        filepath: path/to/file.txt
        '''
        txt_file = open(filepath, "w")
        for box in boxes:
            print(box[0], int(box[1]), int(box[2]), int(box[3]), int(box[4]), file=txt_file)
        txt_file.close()
    下图在本文中用作示例图像。
    
    随机剪裁随机剪裁:随机选择一个区域并将其裁剪出来,形成一个新的数据样本,被裁剪的区域应与原始图像具有相同的宽高比,以保持对象的形状。
    
    在上图中,左边的图像是带有真实边界框的原始图像(红色部分),右边的图像是通过裁剪橙色框中的区域创建的新样本。在新样本的标注中,去除所有与左侧图像中橙色框不重叠的对象,并将橙色框边界上的对象的坐标进行细化,使之与新样本相匹配。对原始图像进行随机裁剪的输出是新的裁剪后的图像及其注释。def randomcrop(img, gt_boxes, scale=0.5):
        '''
        ### Random Crop ###
        img: image
        gt_boxes: format [[obj x1 y1 x2 y2],...]
        scale: percentage of cropped area
        '''
        
        # Crop image
        height, width = int(img.shape[0]*scale), int(img.shape[1]*scale)
        x = random.randint(0, img.shape[1] - int(width))
        y = random.randint(0, img.shape[0] - int(height))
        cropped = img[y:y+height, x:x+width]
        resized = cv2.resize(cropped, (img.shape[1], img.shape[0]))
    
    
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