原教程：计算机视觉实践（街景字符编码识别） datawhalechina/team-learning · GitHub

一、数据读取

由于赛题数据是图像数据，赛题的任务是识别图像中的字符。因此我们首先需要完成对数据的读取操作，在Python中有很多库可以完成数据读取的操作，比较常见的有Pillow和OpenCV。

1.Pillow

Pillow是Python图像处理函式库PIL的一个分支。

Pillow提供了常见的图像读取和处理的操作，而且可以与ipython notebook无缝集成，是应用比较广泛的库。

官方文档：Pillow — Pillow (PIL Fork) 7.1.2 documentation

下面介绍关于pillow的一些基本操作，先给出原图像

• 读取图像

# 导入Pillow库
from PIL import Image# 读取图片
im = Image.open('cat.jpg')

• 图像的过滤和增强

PIL库的ImageFilter类提供了过滤图像的方法，共10种方法如下：

方法	表示描述
ImageFiter.BLUR	图像的模糊效果
ImageFilter.CONTOUR	图像的轮廓效果
ImageFilter.DETAIL	图像的细节效果
ImageFilter.EDGE ENHANCE	图像的边界加强效果
ImageFilter.EDGE ENHANCE MORE	图像的阈值边界加强效果
ImageFilter.EMBOSS	图像的浮雕效果
ImageFilter.FIND EDGES	图像的边界效果
ImageFilter.SMOOTH	图像的平滑效果
ImageFilter.SMOOTH MORE	图像的阈值平滑效果
ImageFilter. SHARPEN	图像的锐化效果

# 导入模糊库
from PIL import ImageFilter# 应用模糊滤镜:
im1 = im.filter(ImageFilter.BLUR)
im1.save('blur.jpg', 'jpeg')

结果：

PIL库的ImageEnhance类提供了更高级的图像增强需求，它提供了调整色彩度、亮度、对比度、锐化等功能。方法如下：

方法	表示描述
ImageEnhance. enhance(factor)	对选择属性的数值增强factor倍
ImageEnhance.Color(im)	调整图像的颜色平衡
ImageEnhance.Contrast(im)	调整图像的对比度
ImageEnhance .Brightness(im)	调整图像的亮度
ImageEnhance.Sharpness(im)	调整图像的锐度

# 导入增强库
from PIL import ImageEnhance# 增强1.8倍对比度
im11 = ImageEnhance.Contrast(im).enhance(1.8)
im11.save('enhanceContrast.jpg', 'jpeg')

结果：

• 图像缩放
  pillow中有两种方法可以对图片大小进行处理：resize()方法和thumbnail()方法
  区别如下：
  1.resize()方法可以缩小也可以放大，而thumbnail()方法只能缩小；
  2.resize()方法不会改变对象的大小，只会返回一个新的Image对象，而thumbnail()方法会直接改变对象的大小，返回值为none；
  3.resize()方法中的size参数直接规定了修改后的大小，而thumbnail()方法按比例缩小，size参数只规定修改后size的最大值。
  （按比例缩小指长和宽按指定比例缩小，但不会大于给定size参数）

# 提取原图像尺寸（单位：像素）
w,h = im.size
# 缩图（长和宽都缩小到原来的1/2）
# thumbnail
im2 = Image.open('cat.jpg')
im2.thumbnail((w//2, h//2))
im2.save('thumbnail.jpg', 'jpeg')
# resize
im22 = im.resize((w//2, h//2))
im22.save('resize.jpg', 'jpeg')

结果：
thumbnail

resize

• 旋转（此次用不着）

# (逆时针)旋转90度
im3 = im.rotate(90)
im3.save('rotate.jpg', 'jpeg')

2.OpenCV

OpenCV是一个跨平台的计算机视觉库，最早由Intel开源得来。OpenCV发展的非常早，拥有众多的计算机视觉、数字图像处理和机器视觉等功能。OpenCV在功能上比Pillow更加强大很多，学习成本也高很多。
部分官方文档：
OpenCV 官网
OpenCV Github
OpenCV 扩展算法库
以下只介绍部分与pillow不同的功能，关于opencv的模糊等操作可参考我之前写过的论文：
可视化_nanashi_F的博客-CSDN博客

• 读取图像

# 导入Opencv库
import cv2img = cv2.imread('cat.jpg')

• 转换为灰度图

# Opencv默认颜色通道顺序是BRG，转换为灰度图像
img1 = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.imwrite('gray.jpg',img1)

结果：

• Canny边缘检测

# Canny边缘检测
edges = cv2.Canny(img1, 30, 70)
cv2.imwrite('canny.jpg', edges)

结果（人眼看有点吓人，不过更利于机器识别处理 ）：

二、数据扩增方法

1.数据扩增介绍

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。

在深度学习模型的训练过程中，数据扩增是必不可少的环节。原因有二：

1. 现有深度学习的参数非常多，样本的数量难以达到，必须扩增数据；
2. 是数据扩增可以扩展样本多样性，使深度学习模型得出更全面的识别结果。

数据扩增方法有很多：
从颜色空间、尺度空间到样本空间，同时根据不同任务数据扩增都有相应的区别。

对于图像分类，数据扩增一般不会改变标签；
对于物体检测，数据扩增会改变物体坐标位置；
对于图像分割，数据扩增会改变像素标签。

2.常见的数据扩增方法

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：

方法	描述
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。

3.常用的数据扩增库

1. torchvision
   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

2. 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

3. albumentations
   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

三、具体代码

由于本次赛题我们使用Pytorch框架讲解具体的解决方案，接下来将是解决赛题的第一步使用Pytorch读取赛题数据。
在Pytorch中数据是通过Dataset进行封装，并通过DataLoder进行并行读取。所以我们只需要重载一下数据读取的逻辑就可以完成数据的读取。

• 导入所需库

import os, sys, glob, shutil, json
import cv2from PIL import Image
import numpy as npimport torch
from torch.utils.data.dataset import Dataset
import torchvision.transforms as transforms

• 定义读取数据集

class SVHNDataset(Dataset):def __init__(self, img_path, img_label, transform = None):"""初始化类，提取文件路径、标签及是否进行数据扩增作为该对象的基本参数"""self.img_path = img_pathself.img_label = img_label if transform is not None:self.transform = transformelse:self.transform = Nonedef __getitem__(self, index):"""定义索引"""img = Image.open(self.img_path[index]).convert('RGB')if self.transform is not None:img = self.transform(img)# 类别10为数字0lbl = np.array(self.img_label[index], dtype=np.int)lbl = list(lbl)  + (5 - len(lbl)) * [10]return img, torch.from_numpy(np.array(lbl[:5]))def __len__(self):"""定义长度"""return len(self.img_path)

• 读取数据同时进行数据扩增

train_path = glob.glob('../input/train/*.png')
train_path.sort()
train_json = json.load(open('../input/train.json'))
train_label = [train_json[x]['label'] for x in train_json]data = SVHNDataset(train_path, train_label,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tesntor# transforms.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])]))

结果示例：

• 在定义好的Dataset基础上构建DataLoder，实现批量读取的迭代读取
  区别：Dataset对数据集的封装，提供索引方式的对数据样本进行读取；DataLoder对Dataset进行封装，提供批量读取的迭代读取

train_loader = torch.utils.data.DataLoader(SVHNDataset(train_path, train_label,transforms.Compose([transforms.Resize((64, 128)),transforms.ColorJitter(0.3, 0.3, 0.2),transforms.RandomRotation(5),transforms.ToTensor(),transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])])), batch_size=10, # 每批样本个数shuffle=False, # 是否打乱顺序num_workers=10, # 读取的线程个数
)for data in train_loader:break

在加入DataLoder后，数据按照批次获取，每批次调用Dataset读取单个样本进行拼接。此时data的格式为：
torch.Size([10, 3, 64, 128]), torch.Size([10, 6])
前者为图像文件，为batchsize * chanel * height * width次序；后者为字符标签。