图像读取

OpenCV读取图片

import cv2
# 导入Opencv库
img = cv2.imread('cat.jpg')
# Opencv默认颜色通道顺序是BRG，转换一下
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)

使用cv.imread()函数读取图像。图像应该在工作目录或图像的完整路径应给出。
第二个参数是一个标志，它指定了读取图像的方式。

• cv.IMREAD_COLOR： 加载彩色图像。任何图像的透明度都会被忽视。它是默认标志。
• cv.IMREAD_GRAYSCALE：以灰度模式加载图像
• cv.IMREAD_UNCHANGED：加载图像，包括alpha通道
  注意 除了这三个标志，你可以分别简单地传递整数1、0或-1。

OpenCV显示图片

使用函数cv.imshow()在窗口中显示图像。窗口自动适合图像尺寸。
第一个参数是窗口名称，它是一个字符串。第二个参数是我们的对象。你可以根据需要创建任意多个窗口，但可以使用不同的窗口名称。

cv.imshow('image'，img）
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

数据扩增

(找到了阿水哥发的文章)
在深度学习中数据扩增方法非常重要，数据扩增可以增加训练集的样本，同时也可以有效缓解模型过拟合的情况，也可以给模型带来的更强的泛化能力。

数据扩增方法

在常见的数据扩增方法中，一般会从图像颜色、尺寸、形态、空间和像素等角度进行变换。当然不同的数据扩增方法可以自由进行组合，得到更加丰富的数据扩增方法。

以torchvision为例，常见的数据扩增方法包括：

• transforms.CenterCrop 对图片中心进行裁剪
• transforms.ColorJitter 对图像颜色的对比度、饱和度和零度进行变换
• transforms.FiveCrop 对图像四个角和中心进行裁剪得到五分图像
• transforms.Grayscale 对图像进行灰度变换
• transforms.Pad 使用固定值进行像素填充
• transforms.RandomAffine 随机仿射变换
• transforms.RandomCrop 随机区域裁剪
• transforms.RandomHorizontalFlip 随机水平翻转
• transforms.RandomRotation 随机旋转
• transforms.RandomVerticalFlip 随机垂直翻转
  
  在本次赛题中，赛题任务是需要对图像中的字符进行识别，因此对于字符图片并不能进行翻转操作。比如字符6经过水平翻转就变成了字符9，会改变字符原本的含义。

常用的数据扩增库

• torchvision
  https://github.com/pytorch/vision
  pytorch官方提供的数据扩增库，提供了基本的数据数据扩增方法，可以无缝与torch进行集成；但数据扩增方法种类较少，且速度中等；

• imgaug
  https://github.com/aleju/imgaug
  imgaug是常用的第三方数据扩增库，提供了多样的数据扩增方法，且组合起来非常方便，速度较快；

• albumentations
  https://albumentations.readthedocs.io
  是常用的第三方数据扩增库，提供了多样的数据扩增方法，对图像分类、语义分割、物体检测和关键点检测都支持，速度较快。

pytorch读取数据

重载Dataset

# 重载torch.utils.data.dataset
class SVHNDataset(Dataset):def __init__(self, img_path, img_label, transform = None):self.img_path = img_path  # 图片路径self.img_label = img_label # 标签路径if transform is not None:  # 数据变换、增广self.transform = transformelse:self.transform = Nonedef __getitem__(self, index):img = Image.open(self.img_path[index]).convert('RGB') # BGR -> RGBif self.transform is not None:img = self.transform(img)# 原始SVHN中类别10为数字0lbl =  np.array(self.img_label[index], dtype = np.int)lbl = list(lbl) + (5 - len(lbl)) * [10]  # 扩增位5位 填充10为空白无数字return img, torch.from_numpy(np.array(lbl[:]))def __len__(self):return len(self.img_path)  # 数据len

定义Dataset

# 定义好训练数据和验证数据的Dataset    
path = './The Street View House Numbers Dataset/'
train_path = glob.glob(path + 'mchar_train/*.png')
train_path.sort() # 排序 00000.png 0001.png ...
train_json = json.load(open(path + 'mchar_train.json'))
train_label = [train_json[x]['label'] for x in train_json]
# 定义Dataset
train_dataset = SVHNDataset(train_path, train_label, transform = transforms.Compose([# 缩放到固定尺寸transforms.Resize((64, 128)),# 随机颜色变换transforms.ColorJitter(0.2, 0.2, 0.2),# 加入随机旋转transforms.RandomRotation(5),# 将图片转换为pytorch 的tesntortransforms.ToTensor(),# 对图像像素进行归一化transforms.Normalize([0.485,0.456,0.406],[0.229,0.224,0.225])]))
# 定义DataLoader 返回批量数据iteration
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset,batch_size = 40, # 批量大小40shuffle = True, # 随机读取
)

读取一次数据看一下

for img, label in train_loader:#　这里删了数据增广　将图片变回Normalize前img = np.array(img[0].permute(1,2,0)) * np.array([0.229,0.224,0.225]).reshape((1, 1, 3)) + np.array([0.485,0.456,0.406]).reshape((1, 1, 3))print(img.shape)plt.figure(figsize = (10, 10))plt.plot(111)plt.imshow(img)plt.xticks([]); plt.yticks([])print(label[0])break