计算机视觉实践（街景字符编码识别）-Task2 数据读取与数据扩增

2.1.数据读取与数据扩增

本章主要内容为数据读取、数据扩增方法和Pytorch读取赛题数据三个部分组成。

2.1 学习目标

学习Python和Pytorch中图像读取
学会扩增方法和Pytorch读取赛题数据

2.2 图像读取

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。

2.2.1 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。

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

Pillow还有很多图像操作，是图像处理的必备库。
Pillow的官方文档：https://pillow.readthedocs.io/en/stable/

2.2.2 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。

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)

OpenCV包含了众多的图像处理的功能，OpenCV包含了你能想得到的只要与图像相关的操作。此外OpenCV还内置了很多的图像特征处理算法，如关键点检测、边缘检测和直线检测等。
OpenCV官网：https://opencv.org/
OpenCV Github：https://github.com/opencv/opencv
OpenCV 扩展算法库：https://github.com/opencv/opencv_contrib

2.3 数据扩增方法

2.3.1 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。
数据扩增为什么有用？
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。现有深度学习的参数非常多，一般的模型可训练的参数量基本上都是万到百万级别，而训练集样本的数量很难有这么多。
其次数据扩增可以扩展样本空间，假设现在的分类模型需要对汽车进行分类，左边的是汽车A，右边为汽车B。如果不使用任何数据扩增方法，深度学习模型会从汽车车头的角度来进行判别，而不是汽车具体的区别。

有哪些数据扩增方法？
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。

2.3.2 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：

名称	作用
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

2.3.3 常用的数据扩增库

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；

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
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。

2.4Pytorch读取数据

class SVHNDataset(Dataset):def __init__(self,img_path,img_label,transform=None):self.img_path = img_pathself.img_label = img_labelif transform is not None:self.transform = transformelse :transform=Nonedef __getitem__(self,index):img = Image.open(self.img_path[index]).convert('RGB')if self.transform is not None:img = self.transform(img)# 原始SVHN中类别10为0labels = np.array(self.img_label[index],dtype=np.int)# 填充字符至5定长字符串labels = list(labels) + (5-len(labels))*[10]return img,torch.from_numpy(np.array(labels[:5]))def __len__(self):return len(self.img_path)

2.5 本章小节

本章对数据读取进行了详细的讲解，并介绍了常见的数据扩增方法和使用，最后使用Pytorch框架对本次赛题的数据进行读取。