imgaug库指南（29）：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（11）：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 —— 加性高斯噪声(AdditiveGaussianNoise方法)
imgaug库指南（12）：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 —— 加性拉普拉斯噪声(AdditiveLaplaceNoise方法)
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（22）：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 —— ImpulseNoise方法
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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 —— Invert方法。

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Invert方法

功能介绍

iaa.Invert是imgaug库中的一个方法，用于对图像进行颜色反转操作。颜色反转通常用于模拟负片效果，使图像呈现与原始图像相反的颜色。以下是三个具体的使用场景举例：

1. 艺术效果和创意应用：在某些艺术和创意项目中，颜色反转可以作为一种独特的视觉效果。通过使用iaa.Invert方法，可以将常规的彩色图像转换为黑白或颜色反转的形式，从而创造出独特的视觉效果。
2. 图像对比度增强：在某些情况下，颜色反转可以用于增强图像的对比度。由于颜色反转会将浅色像素变为深色，深色像素变为浅色，因此它可以突出图像中的对比度，使得图像更加清晰可见。
3. 图像修复和增强任务：在图像修复和增强的任务中，颜色反转可以作为一种预处理步骤。通过将图像进行颜色反转，可以更好地识别和定位图像中的缺陷或噪声区域，以便进一步进行修复或增强处理。

负片效果：是一种特殊的处理技术，通过将照片反转，使得原本白天的景色看起来像是夜晚，给人一种神秘、梦幻的感觉。这种效果在摄影中经常被用来表达一种追求与现实世界不同的艺术视角。通过计算机软件对数字图片进行反转，将白色变成黑色，颜色取反，亮度被扭曲。这些修改后的图片被称为数码负片。

语法

import imgaug.augmenters as iaa
aug = iaa.Invert(p=1, per_channel=False, min_value=None, max_value=None, threshold=None, invert_above_threshold=0.5, seed=None, name=None, random_state='deprecated', deterministic='deprecated')

以下是对iaa.Invert方法中各个参数的详细介绍：

1. p：

   • 类型：浮点数
   • 描述：图像反转的概率。

2. per_channel：

   • 类型：布尔值（True或False）|浮点数。
   • 描述：
     • 若per_channel为True，则RGB图像的每个通道可能不会同时进行像素值的反转操作 ==> RGB图像会出现彩色失真；
     • 若per_channel为False，则RGB图像的每个通道可能会同时进行像素值的反转操作；
     • 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. min_value：

   • 类型：整数|None。
   • 描述：反转图像像素值的最小值。如果设置为None，则该值将自动从图像的数据类型中导出。

4. max_value：

   • 类型：整数|None。
   • 描述：反转图像像素值的最大值。如果设置为None，则该值将自动从图像的数据类型中导出。

5. threshold：

   • 类型：整数|整数列表|整数元组|None。
   • 描述：仅反转高于或低于阈值的数字。
     • 若threshold为整数，则threshold即为阈值；
     • 若threshold为元组(a, b)，则阈值为从区间[a, b]中采样的随机数；
     • 若threshold为列表，则阈值为从列表中随机采样的浮点数；
     • 若threshold为`None，则不使用阈值；

6. invert_above_threshold：

   • 类型：布尔值（True或False）|浮点数。
   • 描述：
     • 若invert_above_threshold为True，则只有>=threshold的值将被反转；
     • 若invert_above_threshold为False，则只有<threshold的值才会反转；
     • 若invert_above_threshold为区间[0,1]的浮点数，假设invert_above_threshold=0.6，那么对于60%的图像，invert_above_threshold为True；对于剩余的40%的图像，invert_above_threshold为False；

7. 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。

8. 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. p=0.33

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.Invert(p=0.33)


# 对图像进行数据增强
Augmented_image1 = aug1(images=[image, 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[0])
axes[0][1].set_title("Augmented Image1")
axes[1][0].imshow(Augmented_image1[1])
axes[1][0].set_title("Augmented Image2")
axes[1][1].imshow(Augmented_image1[2])
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(使用参数p=0.33)

可以从图1看到：当p参数设置为0.33时，图像增强后的三幅新图像中，仅有一副图像被反转，其余和原图完全一致==>每幅图像像素值整体被反转的概率为0.33；

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.Invert(p=0.33, per_channel=True)


# 对图像进行数据增强
Augmented_image1 = aug1(images=[image, 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[0])
axes[0][1].set_title("Augmented Image1")
axes[1][0].imshow(Augmented_image1[1])
axes[1][0].set_title("Augmented Image2")
axes[1][1].imshow(Augmented_image1[2])
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：当per_channel设置为True且p=0.33时，有两幅新图像出现了彩色失真==>三幅RGB图像共有9个颜色通道，每个颜色通道像素值被反转的概率为0.33；

注意事项

1. p的选择：p参数决定了待增强数据集中有多大比例的图像会被反转。较大的p值可能会导致大部分图像都被反转，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.Invert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。

总结

iaa.Invert是imgaug库中的一个方法，用于对图像进行颜色反转。该方法将图像中的颜色进行反转，通常用于模拟负片效果。颜色反转将原本的颜色替换为其相反的颜色，使图像呈现与原始图像相反的颜色。iaa.Invert方法常用于艺术效果、创意应用、图像对比度增强以及图像修复和增强任务中。需要注意的是，该方法仅对图像的颜色进行反转，不会对图像的形状或大小进行更改。

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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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