imgaugライブラリを使った機械学習用のdata augmentation

install

通常版

sudo pip install imgaug

最新版

pip install git+https://github.com/aleju/imgaug

必要なもの

• six
• numpy
• scipy
• scikit-image (pip install -U scikit-image)
• OpenCV (i.e. cv2)

使い方

すべてのDA手法をお試しするならgenerate_example_images.pyを実行すればよし

DAの種類

kerasで実装できないものをまとめてみました。

ペッパー

ガウシアンノイズ

ソルト

ペッパー

ソルト&ペッパー

piece wise affine(区分積分アフィン？)

透視変換(perspective transform)

crop(トリミング)

平滑化フィルタ

median blur

gaussian blur

bilateral blur

averageblur

coarseシリーズ

coarse ソルト

coarse　ペッパー

coarse　Dropout

coarse　ソルト&ペッパー

contrast normalization

frequency noisealpha

multiply　（ピクセル演算）

参考

https://towardsdatascience.com/image-augmentation-for-deep-learning-using-keras-and-histogram-equalization-9329f6ae5085