2017年12月9日 更新

Pythonで画像処理② Data Augmentation (画像の水増し)

画像の水増し、Data Augmentationと呼ばれる方法になりますが、学習に使う画像に変形を加えたり、ノイズを加えたり、明るさを変えたりといった処理を行う方法を紹介します。学習画像に様々な処理を行うことで認識がロバストになるというメリットがあります。

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import cv2
import numpy as np
import random
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

img = cv2.imread("img2.png",0)
rows,cols=img.shape

pts1 = np.float32([[0,0],[0,100],[100,100],[100,0]])
pts2 = np.float32([[0,0],[0, 99],[101,101],[100,0]])

M = cv2.getPerspectiveTransform(pts1,pts2)
dst = cv2.warpPerspective(img,M,(cols,rows))

plt.subplot(121),plt.imshow(img),plt.title('Input')
plt.subplot(122),plt.imshow(dst),plt.title('Output')
plt.show()
warpPerspective.py
 (4312)

重ね合わせてみると。。
 (4314)

ずれているのがわかります。同様のことを百枚分処理して重ね合わせてみます。
import cv2
import numpy as np
import random
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

img = cv2.imread("img2.png",0)
rows,cols=img.shape
sumimg = img/255.0
for i in range(100):
    var=20
    pts1 = np.float32([[0,0],[0,rows],[cols,rows],[cols,0]])
    pts2 = np.float32([[random.randint(-var,var),random.randint(-var,var)],
                       [random.randint(-var,var), rows+random.randint(-var,var)],
                       [cols+random.randint(-var,var),rows+random.randint(-var,var)],
                       [cols+random.randint(-var,var),random.randint(-var,var)]])

    M = cv2.getPerspectiveTransform(pts1,pts2)
    dst = cv2.warpPerspective(img,M,(cols,rows))
    sumimg+=dst/255.0

plt.imshow(sumimg)
plt.colorbar()
plt.show()
100.py
 (4318)

var=20となっているところをvar=40とすると、ブレが大きくなります。
 (4320)

画像を分割し、それぞれで異なる変換行列で変換を行う

 (4323)

 (4324)

このような画像全体を不規則に歪める処理を実装してみます。
import cv2
import numpy as np
import random
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

img = cv2.imread("img2.png",0)

def transform(img):
    N=12
    S=16
    originalSize = img.shape
    img = cv2.resize(img,(S*N+1,S*N+1))
    rows,cols=(S*N+1,S*N+1)
    points=[]
    #N*Nのグリッドを作成
    for i in range(0,rows,S):
        tmp=[]
        for j in range(0,cols,S):
            tmp.append([i,j])
        points.append(tmp)

    points_t=[]
    #10*10のグリッドを作成
    for i in range(0,rows,S):
        tmp=[]
        for j in range(0,cols,S):
            n=6
            tmp.append([i+random.uniform(-S//n,S//n),j+random.uniform(-S//n,S//n)])
        points_t.append(tmp)

    t = img*0

    for i in range(N):
        for j in range(N):
            pts1 = np.float32([points[i][j],points[i+1][j],points[i+1][j+1],points[i][j+1]])
            pts2 = np.float32([points_t[i][j],points_t[i+1][j],points_t[i+1][j+1],points_t[i][j+1]])

            M = cv2.getPerspectiveTransform(pts1,pts2)
            dst = cv2.warpPerspective(img,M,(cols,rows))
            pts1_ = np.int32(pts1).reshape((-1,1,2))
            pts2_ = np.int32(pts2).reshape((-1,1,2))
            mask = dst*0

            cv2.fillPoly(mask,[pts2_],1)
            t = cv2.bitwise_or(t,dst*mask)
    t = cv2.resize(t,originalSize)
    return t

t=transform(img)
plt.subplot(121),plt.imshow(img),plt.title('Input')
plt.subplot(122),plt.imshow(t),plt.title('Output')
plt.show()
transform.py
5枚まとめて処理して重ね合わせてみます。
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望月 優輝 望月 優輝