imgaug库指南（25）：从入门到精通的【图像增强】之旅

引言

在深度学习和计算机视觉的世界里，数据是模型训练的基石，其质量与数量直接影响着模型的性能。然而，获取大量高质量的标注数据往往需要耗费大量的时间和资源。正因如此，数据增强技术应运而生，成为了解决这一问题的关键所在。而imgaug，作为一个功能强大的图像增强库，为我们提供了简便且高效的方法来扩充数据集。本系列博客将带您深入了解如何运用imgaug进行图像增强，助您在深度学习的道路上更进一步。我们将从基础概念讲起，逐步引导您掌握各种变换方法，以及如何根据实际需求定制变换序列。让我们一起深入了解这个强大的工具，探索更多可能性，共同推动深度学习的发展。

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前期回顾

链接	主要内容
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imgaug库指南（13）：从入门到精通的【图像增强】之旅	详细介绍了imgaug库的数据增强方法 —— 加性泊松噪声(AdditivePoissonNoise方法)
imgaug库指南（14）：从入门到精通的【图像增强】之旅	详细介绍了imgaug库的数据增强方法 —— 乘法运算(Multiply方法)
imgaug库指南（15）：从入门到精通的【图像增强】之旅	详细介绍了imgaug库的数据增强方法 —— 乘法运算(MultiplyElementwise方法)
imgaug库指南（16）：从入门到精通的【图像增强】之旅	详细介绍了imgaug库的数据增强方法 —— Cutout方法
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imgaug库指南（18）：从入门到精通的【图像增强】之旅	详细介绍了imgaug库的数据增强方法 —— CoarseDropout方法
imgaug库指南（19）：从入门到精通的【图像增强】之旅	详细介绍了imgaug库的数据增强方法 —— Dropout2D方法
imgaug库指南（20）：从入门到精通的【图像增强】之旅	详细介绍了imgaug库的数据增强方法 —— TotalDropout方法
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imgaug库指南（23）：从入门到精通的【图像增强】之旅	详细介绍了imgaug库的数据增强方法 —— SaltAndPepper方法
imgaug库指南（24）：从入门到精通的【图像增强】之旅（干货！万字长文！）	详细介绍了imgaug库的数据增强方法 —— CoarseSaltAndPepper方法

在本博客中，我们将向您详细介绍imgaug库的数据增强方法 —— Salt方法。

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Salt方法

功能介绍

iaa.Salt是imgaug库中用于添加盐噪声的方法(即白色像素)。这个增强器类似于iaa.SaltAndPepper，但没有向图像添加胡椒噪声。以下是三个使用场景举例：

1. 模拟真实世界的图像：在模拟真实世界的图像时，常常需要添加噪声来模拟摄像机、传感器等设备在捕捉图像时产生的噪声。通过使用iaa.Salt，可以在图像中添加盐噪声，从而模拟这种噪声模式，使图像更接近真实世界的效果。
2. 数据增强：在机器学习和深度学习中，数据增强是一种常用的技术，用于增加训练数据集的多样性和数量。通过使用iaa.Salt，可以在原始图像中添加盐噪声，从而生成新的训练样本。这种方法可以帮助提高模型的泛化能力，使其更好地适应各种噪声模式。
3. 测试算法的鲁棒性：在一些图像处理或计算机视觉算法中，算法对噪声的鲁棒性是一个重要的考量因素。通过使用iaa.Salt，可以在测试算法时向图像中添加盐噪声，从而评估算法在存在噪声情况下的性能。这种方法可以帮助算法开发者了解算法的鲁棒性，并针对噪声进行优化。

需要注意的是，在使用iaa.Salt时，需要合理设置参数，以避免过度噪声或失真对原始图像的影响。同时，还需要根据实际需求选择适当的增强器，并根据需要调整参数来控制噪声的大小和密度。

语法

import imgaug.augmenters as iaa
aug = iaa.Salt(p=(0.0, 0.03), per_channel=False, seed=None, name=None, random_state='deprecated', deterministic='deprecated')

以下是对iaa.Salt方法中各个参数的详细介绍：

1. p：

   • 类型：可以是浮点数|浮点数元组|浮点数列表。
   • 描述：将像素替换为盐噪声的概率。
     • 若p为浮点数，则表示将像素替换为盐噪声的概率；
     • 若p为元组(a, b)，则将像素替换为盐噪声的概率为从区间[a, b]中采样的随机数；
     • 若p为列表，则将像素替换为盐噪声的概率为从列表中随机采样的浮点数；

2. per_channel：

   • 类型：布尔值（True或False）|浮点数。
   • 描述：
     • 若per_channel为True，则RGB图像的每个像素位置所对应的三个通道像素值可能不会同时替换为盐噪声 ==> RGB图像会出现彩色失真；
     • 若per_channel为False，则RGB图像的每个像素位置所对应的三个通道像素值会同时替换为盐噪声；
     • 若per_channel为区间[0,1]的浮点数，假设per_channel=0.6，那么对于60%的图像，per_channel为True；对于剩余的40%的图像，per_channel为False；

3. seed：

   • 类型：整数|None。
   • 描述：用于设置随机数生成器的种子。如果提供了种子，则结果将是可重复的。默认值为None，表示随机数生成器将使用随机种子。

4. name：

   • 类型：字符串或None。
   • 描述：用于标识增强器的名称。如果提供了名称，则可以在日志和可视化中识别该增强器。默认值为None，表示增强器将没有名称。

示例代码

1. 使用不同的p

import cv2
import imgaug.augmenters as iaa
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取图像
img_path = r"D:\python_project\lena.png"
img = cv2.imread(img_path)
image = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)

# 创建数据增强器
aug1 = iaa.Salt(p=0.2, per_channel=False, seed=0)
aug2 = iaa.Salt(p=0.4, per_channel=False, seed=0)
aug3 = iaa.Salt(p=0.6, per_channel=False, seed=0)

# 对图像进行数据增强
Augmented_image1 = aug1(image=image)
Augmented_image2 = aug2(image=image)
Augmented_image3 = aug3(image=image)

# 展示原始图像和数据增强后的图像
fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(10, 10))
axes[0][0].imshow(image)
axes[0][0].set_title("Original Image")
axes[0][1].imshow(Augmented_image1)
axes[0][1].set_title("Augmented Image1")
axes[1][0].imshow(Augmented_image2)
axes[1][0].set_title("Augmented Image2")
axes[1][1].imshow(Augmented_image3)
axes[1][1].set_title("Augmented Image3")
plt.show()

运行结果如下：

图1 原图及数据增强结果可视化(使用不同的p参数)

可以从图1看到：

• 当p参数设置的越接近1.0时，图像增强后的新图像将会出现更多的盐噪声。

2. per_channel设置为True

import cv2
import imgaug.augmenters as iaa
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取图像
img_path = r"D:\python_project\lena.png"
img = cv2.imread(img_path)
image = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)

# 创建数据增强器
aug1 = iaa.Salt(p=0.2, per_channel=True, seed=0)
aug2 = iaa.Salt(p=0.4, per_channel=True, seed=0)
aug3 = iaa.Salt(p=0.6, per_channel=True, seed=0)

# 对图像进行数据增强
Augmented_image1 = aug1(image=image)
Augmented_image2 = aug2(image=image)
Augmented_image3 = aug3(image=image)

# 展示原始图像和数据增强后的图像
fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(10, 10))
axes[0][0].imshow(image)
axes[0][0].set_title("Original Image")
axes[0][1].imshow(Augmented_image1)
axes[0][1].set_title("Augmented Image1")
axes[1][0].imshow(Augmented_image2)
axes[1][0].set_title("Augmented Image2")
axes[1][1].imshow(Augmented_image3)
axes[1][1].set_title("Augmented Image3")
plt.show()

运行结果如下：

图2 原图及数据增强结果可视化(per_channel设置为True)

可以从图2看到：图像增强后的新图像将会出现彩色失真(不再是白色的盐噪声)。
原因：当per_channel设置为True时，RGB的三个通道会独立进行处理，不一定能够同时替换为盐噪声(像素值255)。

注意事项

1. p的选择：p参数决定了一副图像盐噪声的强度。较大的p值可能会导致新图像出现严重失真。需要根据具体场景选择合适的p；
2. 随机性和可复现性(seed)：如果需要可复现的结果，应该设置seed参数为一个固定的整数值。这将初始化随机数生成器，使得每次运行增强操作时都能得到相同的结果；
3. 与其他增强操作的组合：iaa.Salt可以与其他imgaug增强操作组合使用，以创建更复杂的增强管道。在组合多个增强操作时，应注意它们的顺序，因为不同的顺序可能会导致不同的最终效果。
4. 谨慎设置per_channel参数：当per_channel设置为True时，RGB的三个通道会独立进行处理，导致出现彩色噪声块，并且常规的盐噪声。

总结

iaa.Salt是imgaug库中的一个方法，用于向图像中添加盐噪声。以下是该方法的总结：

1. 作用：模拟真实世界的图像，增加训练数据集的多样性，测试算法的鲁棒性等。
2. 参数：
   • p：定义了像素被替换为盐噪声的概率。
   • per_channel：决定是否对每个通道独立地应用噪声。
   • seed：用于设置随机数生成器的种子，以确保结果的可重复性。
3. 用途：
   • 模拟真实世界的图像：通过添加盐噪声，模拟摄像机、传感器等设备在捕捉图像时产生的噪声。
   • 数据增强：在原始图像中添加盐噪声，生成新的训练样本，提高模型的泛化能力。
   • 测试算法的鲁棒性：评估算法在存在噪声情况下的性能，了解算法的鲁棒性，并针对噪声进行优化。
4. 注意事项：
   • 使用时需要确保参数设置合适，以避免对原始图像造成过度的噪声或失真。
   • 谨慎设置per_channel参数。

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小结

imgaug是一个顶级的图像增强库，具备非常多的数据增强方法。它为你提供创造丰富多样的训练数据的机会，从而显著提升深度学习模型的性能。通过精心定制变换序列和参数，你能灵活应对各类应用场景，使我们在处理计算机视觉的数据增强问题时游刃有余。随着深度学习的持续发展，imgaug将在未来持续展现其不可或缺的价值。因此，明智之举是将imgaug纳入你的数据增强工具箱，为你的项目带来更多可能性。

参考链接

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结尾

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