imgaug库指南（七）：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
imgaug库指南（一）：从入门到精通的【图像增强】之旅	介绍了imgaug库的主要功能、安装方式、提供一个简单的数据增强示例(针对一副图像)
imgaug库指南（二）：从入门到精通的【图像增强】之旅	介绍了如何利用imgaug库对批量图像进行数据增强并可视化
imgaug库指南（三）：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 —— 高斯模糊
imgaug库指南（四）：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 —— 均值模糊
imgaug库指南（五）：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 —— 中值模糊/滤波，并介绍了如何利用【中值滤波】过滤椒盐噪声
imgaug库指南（六）：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 —— 双边模糊/滤波

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

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运动模糊(MotionBlur)

功能介绍

iaa.MotionBlur是imgaug库中的一个方法，用于对图像进行运动模糊处理。运动模糊是一种常见的图像效果，模拟了物体快速移动时所形成的模糊效果。通过应用运动模糊，可以增强图像的动态感或模拟摄像机拍摄时的运动模糊效果。

语法

import imgaug.augmenters as iaa
aug = iaa.MotionBlur(k=(3, 7), angle=(0, 360))

• k:

  • 若k为整数，则核的宽和高均为k；
  • 若k为包含两个整数的元组 (a, b)，核大小将从 [a…b] 区间中随机采样；

• angle: 运动模糊的角度（以度为单位）。

  • 如果angle是一个数字，即表示运动模糊的角度；
  • 如果angle是元组 (a, b), 将对每个图像均匀地采样来自区间[a, b]的随机值作为运动模糊的角度。

示例代码

1. 使用不同的核大小

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)


# 创建运动模糊增强器
aug1 = iaa.MotionBlur(k=3, angle=0)
aug2 = iaa.MotionBlur(k=9, angle=0)
aug3 = iaa.MotionBlur(k=15, angle=0)


# 对图像进行运动模糊处理
blurred_image1 = aug1(image=image)
blurred_image2 = aug2(image=image)
blurred_image3 = aug3(image=image)

# 展示原始图像和模糊后的图像
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(blurred_image1)
axes[0][1].set_title("Blurred Image1")
axes[1][0].imshow(blurred_image2)
axes[1][0].set_title("Blurred Image2")
axes[1][1].imshow(blurred_image3)
axes[1][1].set_title("Blurred Image3")
plt.show()

运行结果如下：

图1 原图及运动模糊结果可视化

2. 使用不同的模糊角度

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)


# 创建运动模糊增强器
aug1 = iaa.MotionBlur(k=15, angle=60)
aug2 = iaa.MotionBlur(k=15, angle=180)
aug3 = iaa.MotionBlur(k=15, angle=300)


# 对图像进行运动模糊处理
blurred_image1 = aug1(image=image)
blurred_image2 = aug2(image=image)
blurred_image3 = aug3(image=image)

# 展示原始图像和模糊后的图像
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(blurred_image1)
axes[0][1].set_title("Blurred Image1")
axes[1][0].imshow(blurred_image2)
axes[1][0].set_title("Blurred Image2")
axes[1][1].imshow(blurred_image3)
axes[1][1].set_title("Blurred Image3")
plt.show()

运行结果如下：

图2 原图及运动模糊结果可视化

注意事项

1. 角度的选择：angle参数决定了模糊的方向。选择合适的角度可以模拟和实际场景相符的运动模糊效果。
2. 与其他增强器的结合使用：可以考虑与其他图像增强器结合使用，例如亮度调整、对比度调整等，以产生更丰富的效果。
3. 结果的可重复性：每次应用MotionBlur可能会产生稍微不同的结果，因为它是非线性操作。为了确保结果的可重复性，可以使用aug.to_deterministic()方法将增强器转换为确定性状态。

总结

iaa.MotionBlur是imgaug库中一个非常有用的运动模糊增强器。通过调整角度、核大小等参数，可以模拟各种运动模糊效果。虽然计算效率相对较低，但与其他增强器结合使用可以创造出丰富多样的图像效果。在使用时，需要注意角度的选择、计算效率以及结果的重复性等问题。

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小结

imgaug是一个强大的图像增强库，它可以帮助你创建出丰富多样的训练数据，从而改进你的深度学习模型的性能。通过定制变换序列和参数，你可以轻松地适应各种应用场景，从计算机视觉到医学影像分析。随着深度学习的发展，imgaug在未来将继续发挥重要作用。因此，将imgaug纳入你的数据增强工具箱是一个明智的选择。

参考链接

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结尾

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