官方資訊
GITHUB: https://github.com/albumentations-team/albumentations
官方文檔: https://albumentations.ai/docs/getting_started/transforms_and_targets/
Albumentations介紹
Albumentations 是一個流行的計算機視覺數據增強庫，專門設計用於圖像分類、目標檢測、分割等任務。它提供了豐富的圖像增強技術，可以幫助您在訓練深度學習模型時提升模型的性能和魯棒性。 Albumentations 支持多種常用的深度學習框架，如PyTorch和TensorFlow。
以下是 Albumentations 的一些特點和功能：
- 多樣的增強技術： Albumentations 提供了大量的圖像增強技術，包括但不限於旋轉、翻轉、裁剪、縮放、亮度調整、對比度調整、顏色變換、模糊效果、噪聲添加等。
- 高性能： Albumentations 以速度和內存效率為目標，因此它在圖像增強方面表現出色。這使得您能夠在訓練過程中高效地應用增強，不會成為訓練的瓶頸。
- 靈活性： 您可以通過組合不同的增強操作來構建自定義的數據增強流水線。這使得您能夠根據任務和數據集的特點選擇適合的增強操作。
- 易於集成： Albumentations 支持多種主流深度學習框架，可以方便地與您的模型訓練流程集成，無需複雜的配置。
- 實時預覽： Albumentations 提供了實時預覽功能，可以在應用增強之前查看圖像的效果，以確保增強操作設置正確。
- 多線程支持： 對於大規模數據集，Albumentations 支持多線程應用增強，加速數據準備過程。
- 大量示例： Albumentations 提供了豐富的示例和文檔，幫助您了解每個增強操作的用法和效果。
使用範例
以下是一個使用 Albumentations 的簡單示例，演示如何將一些常見的增強操作應用於圖像數據：
import albumentations as A
from albumentations.pytorch import ToTensorV2
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
# 示例图像路径
image_path = 'path_to_your_image.jpg'
image = cv2.imread(image_path)
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
# 定义增强操作
transform = A.Compose([
A.Resize(width=256, height=256),
A.HorizontalFlip(p=0.5),
A.VerticalFlip(p=0.5),
A.Rotate(limit=30, p=0.5),
A.RandomBrightnessContrast(p=0.2),
A.Normalize(),
ToTensorV2(),
])
# 应用增强
transformed_image = transform(image=image)['image']
# 可视化原始图像和增强后的图像
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.imshow(image)
plt.title('Original Image')
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.imshow(transformed_image[0]) # 转换后的图像是 PyTorch 张量，选择通道 0 进行显示
plt.title('Transformed Image')
plt.show()