Предварительная обработка изображений играет решающую роль в повышении производительности моделей глубокого обучения, особенно в задачах компьютерного зрения. В этой статье мы рассмотрим различные методы предварительной обработки изображений с использованием популярной библиотеки глубокого обучения Keras. Мы обсудим ряд методов вместе с примерами кода, демонстрирующими их реализацию. Независимо от того, новичок вы или опытный специалист, это руководство предоставит вам прочную основу для предварительной обработки изображений с помощью Keras.

Содержание:

1. Изменение масштаба и нормализация

2. Дополнение данных

3. Обрезка и изменение размера изображения

4. Подавление шума изображения

5. Улучшение изображения

6. Выравнивание гистограммы

7. Фильтрация изображений

8. Сегментация изображений

9. Изменение масштаба и нормализация.
   Изменение масштаба — это процесс масштабирования значений пикселей до определенного диапазона, часто от 0 до 1, тогда как нормализация включает в себя вычитание среднего значения и деление на стандартное отклонение. Эти методы обычно используются для обеспечения того, чтобы входные данные находились в подходящем диапазоне для обучения нейронных сетей.

Пример кода:

from keras.preprocessing.image import img_to_array, load_img
from keras.applications.vgg16 import preprocess_input
image = load_img('image.jpg', target_size=(224, 224))
image_array = img_to_array(image)
normalized_image = preprocess_input(image_array)

2. Дополнение данных.
   Дополнение данных — это мощный метод, используемый для искусственного увеличения размера набора обучающих данных путем применения различных преобразований к существующим изображениям. Это помогает улучшить обобщение модели и уменьшить переобучение.

Пример кода:

from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
datagen = ImageDataGenerator(
    rotation_range=20,
    width_shift_range=0.2,
    height_shift_range=0.2,
    shear_range=0.2,
    zoom_range=0.2,
    horizontal_flip=True,
    fill_mode='nearest'
)
augmented_images = datagen.flow_from_directory(
    'dataset/',
    target_size=(224, 224),
    batch_size=32,
    class_mode='binary'
)

3. Обрезка и изменение размера изображения.
   Обрезка предполагает извлечение интересующей области из изображения, а изменение размера меняет пространственные размеры изображения. Эти методы полезны для сосредоточения внимания на конкретных областях интереса или обеспечения согласованных размеров входных данных для нейронных сетей.

Пример кода:

from keras.preprocessing.image import load_img, save_img
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
image = load_img('image.jpg')
cropped_image = image.crop((x, y, x + width, y + height))
resized_image = image.resize((new_width, new_height))

4. Подавление шума изображения.
   Методы шумоподавления изображения используются для удаления шума или артефактов с изображений. Одним из популярных методов шумоподавления является применение сверточных автокодировщиков.

Пример кода:

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, UpSampling2D
model = Sequential()
model.add(Conv2D(16, (3, 3), activation='relu', padding='same', input_shape=(height, width, channels)))
model.add(MaxPooling2D((2, 2), padding='same'))
model.add(Conv2D(8, (3, 3), activation='relu', padding='same'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2), padding='same'))
model.add(Conv2D(8, (3, 3), activation='relu', padding='same'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2), padding='same'))
# ... add more convolutional and up-sampling layers

5. Улучшение изображения.
   Методы улучшения изображения используются для улучшения визуального качества изображений. Сюда могут входить такие методы, как регулировка контрастности, коррекция яркости и гамма-коррекция.

Пример кода:

import cv2
import numpy as np
image = cv2.imread('image.jpg')
enhanced_image = cv2.convertScaleAbs(image, alpha=1.2, beta=10)

6. Выравнивание гистограммы.
   Выравнивание гистограммы – это метод, который перераспределяет интенсивность пикселей изображения для улучшения контрастности и улучшения деталей.

Пример кода:

import cv2
image = cv2.imread('image.jpg', 0)
equalized_image = cv2.equalizeHist(image)

7. Фильтрация изображений.
   Методы фильтрации изображений, такие как размытие или повышение резкости, используются для усиления или подавления определенных функций изображения. К распространенным фильтрам относятся фильтры Гаусса, медианы и двусторонние фильтры.

Пример кода:

import cv2
image = cv2.imread('image.jpg')
blurred_image = cv2.GaussianBlur(image, (5, 5), 0)

8. Сегментация изображения.
   Сегментация изображения — это процесс разделения изображения на несколько сегментов или областей. Он часто используется для задач обнаружения объектов, семантической сегментации и сегментации экземпляров. Keras предоставляет различные методы сегментации изображений, такие как U-Net и Mask R-CNN.

Пример кода:

# Example using U-Net architecture for image segmentation
from keras.models import Model
from keras.layers import Input, Conv2D, MaxPooling2D, Dropout, UpSampling2D
inputs = Input(shape=(height, width, channels))
# ... define U-Net architecture with convolutional and up-sampling layers
model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs)

В этой статье мы рассмотрели широкий спектр методов предварительной обработки изображений с использованием Keras. Мы рассмотрели такие методы, как изменение масштаба и нормализация, увеличение данных, обрезка и изменение размера, шумоподавление изображения, улучшение изображения, выравнивание гистограммы, фильтрация изображения и сегментация изображения. Применяя эти методы, вы можете эффективно предварительно обработать изображения и повысить производительность моделей глубокого обучения.