计算机视觉技术-常用的图像增广方法图像翻转和裁剪

在对常用图像增广方法的探索时，我们将使用下面这个尺寸为400×500的图像作为示例。

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d2l.set_figsize()
img = image.imread('../img/cat1.jpg')
d2l.plt.imshow(img.asnumpy());

$07:07:52\] ../src/storage/storage.cc:196: Using Pooled (Naive) StorageManager for CPU$

大多数图像增广方法都具有一定的随机性。为了便于观察图像增广的效果，我们下面定义辅助函数apply。此函数在输入图像img上多次运行图像增广方法aug并显示所有结果。

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def apply(img, aug, num_rows=2, num_cols=4, scale=1.5):
    Y = [aug(img) for _ in range(num_rows * num_cols)]
    d2l.show_images(Y, num_rows, num_cols, scale=scale)

左右翻转图像通常不会改变对象的类别。这是最早且最广泛使用的图像增广方法之一。接下来，我们使用transforms模块来创建RandomFlipLeftRight实例，这样就各有50%的几率使图像向左或向右翻转。

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apply(img, torchvision.transforms.RandomHorizontalFlip())

上下翻转图像不如左右图像翻转那样常用。但是，至少对于这个示例图像，上下翻转不会妨碍识别。接下来，我们创建一个RandomFlipTopBottom实例，使图像各有50%的几率向上或向下翻转。

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apply(img, torchvision.transforms.RandomVerticalFlip())

我们可以通过对图像进行随机裁剪，使物体以不同的比例出现在图像的不同位置。这也可以降低模型对目标位置的敏感性。

下面的代码将随机裁剪一个面积为原始面积10%到100%的区域，该区域的宽高比从0.5～2之间随机取值。然后，区域的宽度和高度都被缩放到200像素。在本节中（除非另有说明），a和b之间的随机数指的是在区间[a,b]中通过均匀采样获得的连续值。

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shape_aug = torchvision.transforms.RandomResizedCrop(
    (200, 200), scale=(0.1, 1), ratio=(0.5, 2))
apply(img, shape_aug)