[发明专利]数据增强、处理方法和装置、电子设备和计算机存储介质

说明书

本发明实施例公开了一种数据增强、处理方法和装置、电子设备和计算机存储介质。其中，方法包括：从N种图像变换方式中选取T种图像变换方式，其中，N为大于1的整数，T为大于0的整数，且T≤N；对当前样本图像依次进行与所述T种图像变换方式相应的变换处理，获得新样本图像。本发明实施例可以对样本图样进行扩充，提升训练获得的网络模型识别的准确度。

技术领域

本发明属于图像预处理技术领域，特别是涉及一种样本图像数据增强方法和装置、数据处理方法和装置、电子设备和计算机存储介质。

背景技术

基于机器学习的图像识别技术，是通过对大量样本图像的训练获得具有广泛识别功能的网络模型，然而，在实际训练过程中，能够收集到的某些类别的样本图像的数量相对比较稀少，不能全面反映这些类别的信息。例如，对于同一个场景或物体，在不同光照、不同角度或不同照相机拍摄的照片会存在非常大的差异，而我们只能收集到其中在某一光照、某一角度或某一照相机拍摄的照片，作为样本图像，对网络模型进行训练。

这样，采用某些类别数量比较稀少的样本图像对网络模型进行训练，所训练出来的网络模型识别的准确度较低、实用性较差。

发明内容

本发明实施例提供一种数据增强技术方案。

根据本发明实施例的一个方面，提供一种样本图像数据增强方法，包括：

从N种图像变换方式中选取T种图像变换方式，其中，N为大于1的整数，T为大于0的整数，且T≤N；

对当前样本图像依次进行与所述T种图像变换方式相应的变换处理，获得新样本图像。

可选地，在本发明上述任一方法实施例中，还包括：

改变所述T种图像变化方式的排序；

所述对当前样本图像依次进行与所述T种图像变换方式相应的变换处理，包括：按照改变排序后的所述T种图像变换方式的顺序，依次对当前样本图像进行相应的变换处理。

可选地，在本发明上述任一方法实施例中，所述N种图像变换方式包括以下至少一项：尺寸裁剪变换、色彩增强变换、胶片暗角变换、径向畸变变换、透视变换和图像旋转变换。

可选地，在本发明上述任一方法实施例中，通过所述尺寸裁剪变换方式对当前样本图像进行变换处理，包括：

从当前样本图像中裁剪具有一定面积和形状的区域图像；

将所述区域图像的尺寸调整为所述当前样本图像的尺寸。

可选地，在本发明上述任一方法实施例中，所述从当前样本图像中裁剪具有一定面积和形状的区域图像之前，包括：

从预设面积比值范围中选取面积比值，所述面积比值为需裁剪出的图像面积与裁剪前图像面积的比值；和/或，从预设长宽比值范围中选取长宽比值，所述长宽比值为需裁剪出的图像的长度与宽度的比值；

根据所述面积比值和/或所述长宽比值，确定需裁剪出的图像的面积和/或形状。

可选地在本发明上述任一方法实施例中所述色彩增强变换包括：亮度变换、饱和度变换和对比度变换。

可选地，在本发明上述任一方法实施例中，通过所述色彩增强变换方式对当前样本图像进行变换处理，包括：

从亮度变换、饱和度变换及对比度变换中选取一种图像变换方式；

对当前样本图像进行与所选取的一种图像变换方式相应的变换处理；或者

从亮度变换、饱和度变换及对比度变换中选取至少二种图像变换方式；

对所选取的至少二种图像变换方式进行排序；