Near's Notes

零基础入门CV之数据读取与数据扩增

Posted on | In ,
字数统计 2.3k | 阅读时长 9
前面简单聊了CV入门以及一个CV赛事的赛题了解和解题思路分析。这里我们来了解一下预处理部分的数据读取与扩增，先介绍最常见的图像处理库Pillow和OpenCV的简单操作，然后利用Pytorch来加载赛题数据。

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。

Pillow

官方文档

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。

可以简单看下这个库常用的模块：

接着我们来演示一下简单其最基本的几个操作： 原图

rotate

thumbnail

Pillow还有很多图像操作，是图像处理的必备库。

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。

我们可以看看OpenCV的学习思维导图：

同样，下面我们演示一些基本的操作：

gray

canny

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

数据扩增方法

在上一小节中给大家初步介绍了Pillow和OpenCV的使用，现在回到赛题街道字符识别任务中。在赛题中我们需要对的图像进行字符识别，因此需要我们完成的数据的读取操作，同时也需要完成数据扩增（Data Augmentation）操作。

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。

IMG

  • 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。

IMG

  • 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。

    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：

扩增方法 功能
transforms.CenterCrop 对图片中心进行裁剪
transforms.ColorJitter 调整图像颜色的对比度、饱和度和零度
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

IMG

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

    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；下面给出的例子就是用这种方法。

  • 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。

Pytorch读取数据

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。

我们先来看一下Dataset这个类：

  1. 作用: 创建数据集，有__getitem__(self, index)函数来根据索引序号获取图片和标签，有__len__(self)函数来获取数据集的长度。
  2. 其他的数据集类必须是torch.utils.data.Dataset的子类,比如说torchvision.ImageFolder

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。 

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
import os, sys, glob, shutil, json
import cv2

from PIL import Image
import numpy as np

import torch
from torch.utils.data.dataset import Dataset
import torchvision.transforms as transforms

class SVHNDataset(Dataset):
    def __init__(self, img_path, img_label, transform=None):
        self.img_path = img_path
        self.img_label = img_label 
        if transform is not None:
            self.transform = transform
        else:
            self.transform = None

    def __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为数字0
        lbl = 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):
        return len(self.img_path)

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])
            ]))

通过上述代码，可以将赛题的图像数据和对应标签进行读取，在读取过程中的进行数据扩增，效果如下所示：

​

1 2 3
IMG IMG IMG
IMG IMG IMG

接下来我们将在定义好的Dataset基础上构建DataLoder，你可以会问有了Dataset为什么还要有DataLoder？其实这两个是两个不同的概念，是为了实现不同的功能。

  • 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

其中，DataLoder的参数说明如下：

  • dataset 传入的数据集；
  • batch_size每个batch有多少个样本；
  • shuffle是否打乱数据；
  • num_workers有几个进程来处理data loading；win下一般不能多进程，只能设置为0；
  • collate_fn将一个list的sample组成一个mini-batch的函数；

其主要逻辑处理过程是先通过Dataset类里面的__getitem__函数获取单个的数据，然后组合成batch，再使用collate_fn所指定的函数对这个batch做一些操作，比如padding之类的。

加入DataLoder后，数据读取代码改为如下：

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
import os, sys, glob, shutil, json
import cv2

from PIL import Image
import numpy as np

import torch
from torch.utils.data.dataset import Dataset
import torchvision.transforms as transforms

class SVHNDataset(Dataset):
    def __init__(self, img_path, img_label, transform=None):
        self.img_path = img_path
        self.img_label = img_label 
        if transform is not None:
            self.transform = transform
        else:
            self.transform = None

    def __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为数字0
        lbl = 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):
        return len(self.img_path)

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]

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。

小结

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。

鸣谢和参考

References

  1. Python的Pillow库进行图像文件处理
  2. Datawhale 零基础入门CV赛事-Task2 数据读取与数据扩增
  3. Python图像处理库PIL的知识点思维导图

​

🐶 您的支持将鼓励我继续创作 🐶