Python图像处理中图像增广算法介绍

发布时间:2023-12-08 10:01:34 作者:栢白
来源:亿速云 阅读:130

今天小编给大家分享的是Python图像处理中图像增广算法介绍,相信很多人都不太了解,为了让大家更加了解,所以给大家总结了以下内容,一起往下看吧。一定会有所收获的哦。

前言

图像增广算法在计算机视觉领域扮演着至关重要的角色。随着深度学习的兴起,大规模数据集的需求变得更加迫切,而图像增广算法可以通过对原始图像进行一系列变换,扩充数据集,从而提升模型的泛化能力和鲁棒性。

本文将着重介绍图像增广算法中的三个关键方面:图像旋转、图像亮度调整以及图像裁剪与拼接。这些算法不仅能够增加训练数据的多样性,还可以帮助我们解决一些实际问题,例如旋转不变性、光照变化以及物体完整性等。

图像增广算法

这里我们将使用一些Python优秀的第三方库来完成。在图像增广方面,有许多可供选择的第三方库,如PIL/Pillow、OpenCV、scikit-image等。而在PyTorch中也提供了一些图像增广的函数,虽然图像增广算法在PyTorch中也属于预处理的一部分,但为了方便起见,我们仍然选择使用大家较为熟悉的OpenCV库,而不使用PyTorch。

a.图像旋转

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) #旋转中心,旋转角度,缩放比例
    rotated_image = cv2.warpAffine(img, matrix, (width, height))
    return rotated_image

通过cv2.getRotationMatrix2D函数计算旋转矩阵,然后使用cv2.warpAffine函数执行旋转操作。最后,使用cv2.imshow函数显示旋转前后的图像。 

实验结果: 

Python图像处理中图像增广算法介绍

原始图片与旋转图片

b.图像亮度调整

def Adjusted_image(img,brightness_factor = 1.5):
    image_float = img.astype(np.float32)
    adjusted_image = image_float * brightness_factor
    # 将图像像素值限制在[0, 255]范围内
    adjusted_image = np.clip(adjusted_image, 0, 255)
    adjusted_image = adjusted_image.astype(np.uint8)
    return adjusted_image

将图像转换为浮点型数据类型。然后,通过乘以一个亮度调整因子来调整图像的亮度,这里的亮度调整因子可以根据具体需求进行调整。接下来,我们使用np.clip函数将图像像素值限制在[0, 255]范围内,避免溢出。最后,我们将图像转换回无符号8位整数类型,并显示调整后的图像。

实验结果:

Python图像处理中图像增广算法介绍

原始图片与亮度调整图片

c.图像裁剪及拼接

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

此功能为裁剪图像并用灰色填充不足的部分。添加了保存功能,默认不使用。

实验结果:

Python图像处理中图像增广算法介绍

裁剪图像并用灰色填充

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('至少需要两个图像进行拼接')
        return
    (status, stitched_image) = stitcher.stitch(images)
    if status == cv2.Stitcher_OK:
        return stitched_image
    else:
        print('图像拼接失败')

输入图片路径组成的列表,数量大于等于2才可进行拼接。下图是经过裁剪后保存的图片,原图片似乎因为较小,拼接时无法成功,经过放大再裁剪后拼接,实验成功。

Python图像处理中图像增广算法介绍

实验结果: 

Python图像处理中图像增广算法介绍

拼接的图像

实验分析

实验图片:300x300,Leopard_cat.png

Python图像处理中图像增广算法介绍

本次实验采用一张300x300大小的梅狸猫图片进行实验,并进行了图像旋转、图像亮度调整以及图像裁剪与拼接,效果均达到我的预期,在图像裁剪的过程中,因为考虑到做的是数据增广,所以添加了灰度条,保证裁剪后的图片大小与原始图片相同;拼接的图片似乎不能太小,可能会拼接失败,本实验经过图片进行放大后裁剪后拼接,实验成功。

关于拼接出现黑边的分析:

在实验过程中,我们注意到拼接后的图像边缘可能会出现一些黑边。这是由于图像拼接算法的工作原理所致,它会尝试将图像进行平滑过渡,以便在拼接处产生较少的不连续性。在一些情况下,这可能会导致边缘处的像素值略微偏暗,从而形成黑边。

虽然这些黑边可能对整体图像的观感产生一些影响,但通常情况下它们并不会严重干扰图像的内容。如果你认为黑边对你的应用场景有较大影响,您可以尝试进行后处理来减轻或消除黑边的影响。如边缘增强、图像修复或边缘填充等,来改善黑边问题。

总的来说,尽管在图像拼接过程中可能会出现一些黑边,但这并不会严重影响整体的拼接结果。通过适当的后处理方法,我们可以进一步改善图像的外观,并获得更好的拼接效果。

本章小结

本章介绍了图像处理中常见的几种操作:旋转、亮度调整、裁剪、拼接等。通过使用OpenCV和NumPy库的函数,轻松地实现了。

首先,通过cv2.getRotationMatrix2D和cv2.warpAffine函数,我们可以指定旋转中心、旋转角度和缩放比例来旋转图像。

接下来,将图像转换为浮点数类型,我们可以通过乘以亮度因子并将像素值控制在0到255之间来调整图像亮度。

然后,通过指定裁剪区域的坐标和长度,我们可以裁剪出我们需要的图像,并使用灰色填充图像的不足部分。

最后,使用cv2.Stitcher_create和stitch函数,我们可以将多张图像拼接在一起,从而创建一个更大的图像。在拼接过程中,我们需要注意边缘区域可能会有黑边的问题,可以使用图像裁剪来去除。

上述这些操作是图像处理中非常基础的操作,在实际应用中也非常常见。掌握这些基础操作后,我们可以更加轻松地实现更复杂的图像处理算法。

关于Python图像处理中图像增广算法介绍就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的参考价值,可以学以致用。如果喜欢本篇文章,不妨把它分享出去让更多的人看到。

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