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学习前言
数据增强是非常重要的提高目标检测算法鲁棒性的手段，学习一下对身体有好处！
代码下载
https://github.com/bubbliiiing/object-detection-augmentation
数据增强做了什么
数据增强其实就是让图片变得更加多样。比如说原图是一个电脑
如果不使用数据增强的话这个电脑就只是一个电脑，每次训练的电脑都是这样的样子的，但是我们实际生活中电脑是多样的。
因此我们可以通过改变亮度，图像扭曲等方式使得图像变得更加多种多样，如下图所示，尽管亮度，形态发生了细微改变，但本质上，这些东西都依然是电脑。
改变后的图片放入神经网络进行训练可以提高网络的鲁棒性，降低各方面额外因素对识别的影响。
目标检测中的图像增强
在目标检测中如果要增强数据，并不是直接增强图片就好了，还要考虑到图片扭曲后框的位置。
也就是框的位置要跟着图片的位置进行改变。
如果大家对我的目标检测代码有少许研究的话，应该都可以看到。我特别喜欢用这个数据增强代码：
def get_random_data(annotation_line, input_shape, jitter=.3, hue=.1, sat=0.7, val=0.4, random=True):
line = annotation_line.split()
#------------------------------#
# 读取图像并转换成RGB图像
#------------------------------#
image = Image.open(line[0])
image = image.convert('RGB')
#------------------------------#
# 获得图像的高宽与目标高宽
#------------------------------#
iw, ih = image.size
h, w = input_shape
#------------------------------#
# 获得预测框
#------------------------------#
box = np.array([np.array(list(map(int,box.split(',')))) for box in line[1:]])
if not random:
scale = min(w/iw, h/ih)
nw = int(iw*scale)
nh = int(ih*scale)
dx = (w-nw)//2
dy = (h-nh)//2
#---------------------------------#
# 将图像多余的部分加上灰条
#---------------------------------#
image = image.resize((nw,nh), Image.BICUBIC)
new_image = Image.new('RGB', (w,h), (128,128,128))
new_image.paste(image, (dx, dy))
image_data = np.array(new_image, np.float32)
#---------------------------------#
# 对真实框进行调整
#---------------------------------#
if len(box)>0:
np.random.shuffle(box)
box[:, [0,2]] = box[:, [0,2]]*nw/iw + dx
box[:, [1,3]] = box[:, [1,3]]*nh/ih + dy
box[:, 0:2][box[:, 0:2]<0] = 0
box[:, 2][box[:, 2]>w] = w
box[:, 3][box[:, 3]>h] = h
box_w = box[:, 2] - box[:, 0]
box_h = box[:, 3] - box[:, 1]
box = box[np.logical_and(box_w>1, box_h>1)] # discard invalid box
return image_data, box
#------------------------------------------#
# 对图像进行缩放并且进行长和宽的扭曲
#------------------------------------------#
new_ar = iw/ih * rand(1-jitter,1+jitter) / rand(1-jitter,1+jitter)
scale = rand(.25, 2)
if new_ar < 1:
nh = int(scale*h)
nw = int(nh*new_ar)
else:
nw = int(scale*w)
nh = int(nw/new_ar)
image = image.resize((nw,nh), Image.BICUBIC)
#------------------------------------------#
# 将图像多余的部分加上灰条
#------------------------------------------#
dx = int(rand(0, w-nw))
dy = int(rand(0, h-nh))
new_image = Image.new('RGB', (w,h), (128,128,128))
new_image.paste(image, (dx, dy))
image = new_image
#------------------------------------------#
# 翻转图像
#------------------------------------------#
flip = rand()<.5
if flip: image = image.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT)
image_data = np.array(image, np.uint8)
#---------------------------------#
# 对图像进行色域变换
# 计算色域变换的参数
#---------------------------------#
r = np.random.uniform(-1, 1, 3) * [hue, sat, val] + 1
#---------------------------------#
# 将图像转到HSV上
#---------------------------------#
hue, sat, val = cv2.split(cv2.cvtColor(image_data, cv2.COLOR_RGB2HSV))
dtype = image_data.dtype
#---------------------------------#
# 应用变换
#---------------------------------#
x = np.arange(0, 256, dtype=r.dtype)
lut_hue = ((x * r[0]) % 180).astype(dtype)
lut_sat = np.clip(x * r[1], 0, 255).astype(dtype)
lut_val = np.clip(x * r[2], 0, 255).astype(dtype)
image_data = cv2.merge((cv2.LUT(hue, lut_hue), cv2.LUT(sat, lut_sat), cv2.LUT(val, lut_val)))
image_data = cv2.cvtColor(image_data, cv2.COLOR_HSV2RGB)
#---------------------------------#
# 对真实框进行调整
#---------------------------------#
if len(box)>0:
np.random.shuffle(box)
box[:, [0,2]] = box[:, [0,2]]*nw/iw + dx
box[:, [1,3]] = box[:, [1,3]]*nh/ih + dy
if flip: box[:, [0,2]] = w - box[:, [2,0]]
box[:, 0:2][box[:, 0:2]<0] = 0
box[:, 2][box[:, 2]>w] = w
box[:, 3][box[:, 3]>h] = h
box_w = box[:, 2] - box[:, 0]
box_h = box[:, 3] - box[:, 1]
box = box[np.logical_and(box_w>1, box_h>1)]
return image_data, box
里面有一些比较重要的参数如：
scale = rand(.25, 2)；
jitter=.3；
hue=.1；
sat=0.7；
val=0.4。
其中：
1、scale代表原图片的缩放比率，rand(.25, 2)表示在0.25到2之间缩放。
2、jitter代表原图片的宽高的扭曲比率，jitter=.3表示在0.7/1.3（0.538）到1.3/0.7（1.857）之间扭曲。
3、hue=.1，sat=0.7，val=0.4；分别代表hsv色域中三个通道的扭曲，分别是：色调（H），饱和度（S），明度（V）。
实际效果如下：
原图：
增强后：
全部代码
这里的代码直接复制无法使用，请到Github下载。
1、数据增强
该部分为数据增强。
import cv2
import numpy as np
from PIL import Image, ImageDraw
def rand(a=0, b=1):
return np.random.rand()*(b-a) + a
def get_random_data(annotation_line, input_shape, jitter=.3, hue=.1, sat=0.7, val=0.4, random=True):
line = annotation_line.split()
#------------------------------#
# 读取图像并转换成RGB图像
#------------------------------#
image = Image.open(line[0])
image = image.convert('RGB')
#------------------------------#
# 获得图像的高宽与目标高宽
#------------------------------#
iw, ih = image.size
h, w = input_shape
#------------------------------#
# 获得预测框
#------------------------------#
box = np.array([np.array(list(map(int,box.split(',')))) for box in line[1:]])
if not random:
scale = min(w/iw, h/ih)
nw = int(iw*scale)
nh = int(ih*scale)
dx = (w-nw)//2
dy = (h-nh)//2
#---------------------------------#
# 将图像多余的部分加上灰条
#---------------------------------#
image = image.resize((nw,nh), Image.BICUBIC)
new_image = Image.new('RGB', (w,h), (128,128,128))
new_image.paste(image, (dx, dy))
image_data = np.array(new_image, np.float32)
#---------------------------------#
# 对真实框进行调整
#---------------------------------#
if len(box)>0:
np.random.shuffle(box)
box[:, [0,2]] = box[:, [0,2]]*nw/iw + dx
box[:, [1,3]] = box[:, [1,3]]*nh/ih + dy
box[:, 0:2][box[:, 0:2]<0] = 0
box[:, 2][box[:, 2]>w] = w
box[:, 3][box[:, 3]>h] = h
box_w = box[:, 2] - box[:, 0]
box_h = box[:, 3] - box[:, 1]
box = box[np.logical_and(box_w>1, box_h>1)] # discard invalid box
return image_data, box
#------------------------------------------#
# 对图像进行缩放并且进行长和宽的扭曲
#------------------------------------------#
new_ar = iw/ih * rand(1-jitter,1+jitter) / rand(1-jitter,1+jitter)
scale = rand(.25, 2)
if new_ar < 1:
nh = int(scale*h)
nw = int(nh*new_ar)
else:
nw = int(scale*w)
nh = int(nw/new_ar)
image = image.resize((nw,nh), Image.BICUBIC)
#------------------------------------------#
# 将图像多余的部分加上灰条
#------------------------------------------#
dx = int(rand(0, w-nw))
dy = int(rand(0, h-nh))
new_image = Image.new('RGB', (w,h), (128,128,128))
new_image.paste(image, (dx, dy))
image = new_image
#------------------------------------------#
# 翻转图像
#------------------------------------------#
flip = rand()<.5
if flip: image = image.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT)
image_data = np.array(image, np.uint8)
#---------------------------------#
# 对图像进行色域变换
# 计算色域变换的参数
#---------------------------------#
r = np.random.uniform(-1, 1, 3) * [hue, sat, val] + 1
#---------------------------------#
# 将图像转到HSV上
#---------------------------------#
hue, sat, val = cv2.split(cv2.cvtColor(image_data, cv2.COLOR_RGB2HSV))
dtype = image_data.dtype
#---------------------------------#
# 应用变换
#---------------------------------#
x = np.arange(0, 256, dtype=r.dtype)
lut_hue = ((x * r[0]) % 180).astype(dtype)
lut_sat = np.clip(x * r[1], 0, 255).astype(dtype)
lut_val = np.clip(x * r[2], 0, 255).astype(dtype)
image_data = cv2.merge((cv2.LUT(hue, lut_hue), cv2.LUT(sat, lut_sat), cv2.LUT(val, lut_val)))
image_data = cv2.cvtColor(image_data, cv2.COLOR_HSV2RGB)
#---------------------------------#
# 对真实框进行调整
#---------------------------------#
if len(box)>0:
np.random.shuffle(box)
box[:, [0,2]] = box[:, [0,2]]*nw/iw + dx
box[:, [1,3]] = box[:, [1,3]]*nh/ih + dy
if flip: box[:, [0,2]] = w - box[:, [2,0]]
box[:, 0:2][box[:, 0:2]<0] = 0
box[:, 2][box[:, 2]>w] = w
box[:, 3][box[:, 3]>h] = h
box_w = box[:, 2] - box[:, 0]
box_h = box[:, 3] - box[:, 1]
box = box[np.logical_and(box_w>1, box_h>1)]
return image_data, box
2、调用代码
该部分为调用代码
import os
from random import sample
import numpy as np
from PIL import Image, ImageDraw
from utils.random_data import get_random_data, get_random_data_with_MixUp
from utils.utils import convert_annotation, get_classes
#-----------------------------------------------------------------------------------#
# Origin_VOCdevkit_path 原始数据集所在的路径
#-----------------------------------------------------------------------------------#
Origin_VOCdevkit_path = "VOCdevkit_Origin"
#-----------------------------------------------------------------------------------#
# input_shape 生成的图片大小。
#-----------------------------------------------------------------------------------#
input_shape = [640, 640]
if __name__ == "__main__":
Origin_JPEGImages_path = os.path.join(Origin_VOCdevkit_path, "VOC2007/JPEGImages")
Origin_Annotations_path = os.path.join(Origin_VOCdevkit_path, "VOC2007/Annotations")
#---------------------------#
# 遍历标签并赋值
#---------------------------#
xml_names = os.listdir(Origin_Annotations_path)
#------------------------------#
# 获取一个图像与标签
#------------------------------#
sample_xmls = sample(xml_names, 1)
unique_labels = get_classes(sample_xmls, Origin_Annotations_path)
jpg_name = os.path.join(Origin_JPEGImages_path, os.path.splitext(sample_xmls[0])[0] + '.jpg')
xml_name = os.path.join(Origin_Annotations_path, sample_xmls[0])
line = convert_annotation(jpg_name, xml_name, unique_labels)
#------------------------------#
# 各自数据增强
#------------------------------#
image_data, box_data = get_random_data(line, input_shape)
img = Image.fromarray(image_data.astype(np.uint8))
for j in range(len(box_data)):
thickness = 3
left, top, right, bottom = box_data[j][0:4]
draw = ImageDraw.Draw(img)
for i in range(thickness):
draw.rectangle([left + i, top + i, right - i, bottom - i],outline=(255, 255, 255))
img.show()
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