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Augmentationer
Augmentationer는 이미지와 해당 라벨을 다양한 방식으로 증강하는 파이썬 라이브러리입니다.
주요 기능
- 이미지 회전
- 가우시안 노이즈 추가
- 블러 효과 적용
- 그레이스케일 변환
- 랜덤 크롭
- 투시 변환
- 대비 조정
- 소금-후추 노이즈 추가
- 이미지 좌우 반전
- 밝기 조정
- 색상 지터링
- 채널 셔플
설치 방법
pip install augmentationer
사용 방법
기본 사용법
from augmentationer import augmentationer
# 증강 함수 정의
augmentation_functions = [
lambda img, lbl: rotate_image_and_labels(img, lbl, 30, 0.3),
lambda img, lbl: (add_gaussian_noise(img)),
lambda img, lbl: (apply_blur(img)),
lambda img, lbl: (convert_color(img)),
lambda img, lbl: apply_random_crop(img, lbl, 0.8),
lambda img, lbl: apply_perspective_transform(img, lbl, 0.2),
lambda img, lbl: (change_contrast(img)),
lambda img, lbl: (add_salt_pepper_noise(img)),
lambda img, lbl: (flip_image_and_labels(img, lbl)),
lambda img, lbl: (adjust_brightness(img)),
lambda img, lbl: (color_jitter(img)),
lambda img, lbl: (channel_shuffle(img)),
]
# augmentationer 실행
augmentationer("images", "labels", "output", augmentation_functions)
멀티 사용법
여러 가지 증강 설정을 적용하려면 다음과 같이 사용할 수 있습니다:
from augmentationer import augmentationer
# 증강 함수 세트 정의
augmentation_functions_1 = [
lambda img, lbl: rotate_image_and_labels(img, lbl, 30, 0.3),
lambda img, lbl: (add_gaussian_noise(img)),
lambda img, lbl: (apply_blur(img)),
lambda img, lbl: (convert_color(img)),
lambda img, lbl: apply_random_crop(img, lbl, 0.8),
lambda img, lbl: apply_perspective_transform(img, lbl, 0.2),
]
augmentation_functions_2 = [
lambda img, lbl: (change_contrast(img)),
lambda img, lbl: (add_salt_pepper_noise(img)),
lambda img, lbl: (flip_image_and_labels(img, lbl)),
lambda img, lbl: (adjust_brightness(img)),
lambda img, lbl: (color_jitter(img)),
lambda img, lbl: (channel_shuffle(img)),
]
augmentation_functions_3 = [
lambda img, lbl: (add_gaussian_noise(img)),
lambda img, lbl: (apply_blur(img)),
lambda img, lbl: (convert_color(img)),
lambda img, lbl: apply_random_crop(img, lbl, 0.8),
lambda img, lbl: apply_perspective_transform(img, lbl, 0.2),
]
# 여러 증강 설정 적용
augmentationer("images", "labels", "output", augmentation_functions_1, "augmentation_1")
augmentationer("images", "labels", "output", augmentation_functions_2, "augmentation_2")
augmentationer("images", "labels", "output", augmentation_functions_3, "augmentation_3")
이 방법을 사용하면 여러 가지 증강 설정을 독립적으로 적용할 수 있으며, 각 설정에 대해 별도의 출력 폴더가 생성됩니다.
Visualizer 사용법
증강된 이미지와 라벨을 시각화하려면 다음과 같이 visualizer
함수를 사용할 수 있습니다:
from augmentationer import visualizer
# 이미지와 라벨 파일 경로 지정
image_path = 'output/images/image2_augmentation_3.jpg'
label_path = 'output/labels/image2_augmentation_3.txt'
# visualizer 실행
visualizer(image_path, label_path)
이 함수는 지정된 이미지를 열고, 해당하는 라벨 정보를 이미지 위에 표시합니다. 각 객체는 녹색 폴리곤으로 표시되며, 클래스 ID도 함께 표시됩니다.
주요 함수 설명
augmentationer(image_folder, txt_folder, output_folder, augmentation_functions)
주어진 이미지 폴더와 라벨 폴더에서 이미지를 읽어와 다양한 증강 함수를 적용한 후, 증강된 이미지와 라벨을 출력 폴더에 저장합니다.
매개변수:
image_folder
(str 또는 PathLike): 원본 이미지 파일들이 저장된 폴더 경로txt_folder
(str 또는 PathLike): 원본 라벨 파일들이 저장된 폴더 경로output_folder
(str 또는 PathLike): 증강된 이미지와 라벨 파일들을 저장할 출력 폴더 경로augmentation_functions
(List[Callable]): 이미지와 라벨에 적용할 증강 함수들의 리스트
rotate_image_and_labels(image, labels, angle, padding_ratio=0.1)
이미지를 회전시키고 라벨을 조정합니다.
add_gaussian_noise(image, mean=0, std=25, weight=0.25)
이미지에 가우시안 노이즈를 추가합니다.
apply_blur(image, kernel_size=(5, 5), sigma=0)
이미지에 블러 효과를 적용합니다.
convert_color(image)
이미지를 그레이스케일로 변환한 후 다시 컬러로 변환합니다.
apply_random_crop(image, labels, crop_ratio=0.8)
이미지를 랜덤하게 자르고 라벨을 조정합니다.
apply_perspective_transform(image, labels, strength=0.05)
이미지에 투시 변환을 적용하고 라벨을 조정합니다.
change_contrast(image, alpha=1.5, beta=0)
이미지의 대비를 조정합니다.
add_salt_pepper_noise(image, salt_vs_pepper=0.2, amount=0.004)
이미지에 소금과 후추 노이즈를 추가합니다.
flip_image_and_labels(image, labels)
이미지를 수평으로 뒤집고 라벨을 조정합니다.
adjust_brightness(image, brightness_range=(0.7, 1.3))
이미지의 밝기를 조정합니다.
color_jitter(image, hue_shift=0.1, saturation_shift=0.3, value_shift=0.3)
이미지의 색조, 채도, 명도를 무작위로 변경합니다.
channel_shuffle(image)
이미지의 색상 채널을 무작위로 섞습니다.
라이선스
이 프로젝트는 MIT 라이선스 하에 있습니다.
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- Tags: Source
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- Uploaded via: poetry/1.8.3 CPython/3.12.2 Windows/10
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Algorithm | Hash digest | |
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SHA256 | f53726a2c7453728d7c83ec3b40f72b79ffd549ef7057293bb3bc911ab6612c8 |
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- Uploaded via: poetry/1.8.3 CPython/3.12.2 Windows/10
File hashes
Algorithm | Hash digest | |
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SHA256 | 6007b6c8ff4afa34b1f6f92cea02a0b2f92590888e10c85668fbd97ebf2c95c5 |
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