用albumentations解决bbox_params难题

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@小白创作中心

用albumentations解决bbox_params难题

引用

CSDN

等

来源

https://blog.csdn.net/qq_37866436/article/details/118241915

https://blog.csdn.net/qq_39735236/article/details/127655509

https://albumentations.ai/docs/getting_started/bounding_boxes_augmentation/

https://albumentations.ai/docs/getting_started/bounding_boxes_augmentation/#step-2-define-an-augmentation-pipeline

https://albumentations.ai/docs/getting_started/bounding_boxes_augmentation/#bounding-boxes-augmentation

https://www.cnblogs.com/ziytong/p/10791475.html

在使用albumentations进行数据增强时，经常会遇到边界框（bounding boxes）处理相关的错误。其中一个常见的错误是ValueError: bbox_params must be specified for bbox transformations。这个错误提示我们，在使用需要处理边界框的增强操作时，必须在albumentations.Compose中正确设置bbox_params参数。本文将详细介绍如何正确设置bbox_params，以避免这类错误，并确保数据增强过程顺利进行。

bbox_params的作用与必要性

在目标检测任务中，边界框用于标记图像中的对象位置。当对图像进行数据增强（如旋转、裁剪、翻转等）时，边界框的坐标也需要相应地进行变换。bbox_params的作用就是告诉albumentations如何处理这些边界框，包括它们的坐标格式、类别标签以及一些过滤条件。

支持的边界框格式

albumentations支持四种边界框格式：

pascal_voc：使用[x_min, y_min, x_max, y_max]表示边界框，坐标是非归一化的。
albumentations：同样使用[x_min, y_min, x_max, y_max]，但坐标是归一化的，需要除以图像的宽和高。
coco：使用[x_min, y_min, width, height]，坐标是非归一化的。
yolo：使用[x_center, y_center, width, height]，坐标是归一化的。

bbox_params的主要参数

format：指定边界框的格式，如'pascal_voc'、'coco'等。
label_fields：指定包含类别标签的字段，可以是一个列表，支持多标签。
min_visibility：增强后边界框的最小可见度，值域为[0,1]。如果增强后的边界框面积与增强前的面积比值小于该值，则删除该边界框。
min_area：增强后边界框的最小面积，如果边界框占据的像素总个数小于这个值，则从返回的边界框列表中删除该边界框。

如何正确设置bbox_params

在使用albumentations.Compose时，需要通过bbox_params参数来配置边界框的处理方式。以下是一个示例：

import albumentations as A

transform = A.Compose([
    A.RandomCrop(width=450, height=450),
    A.HorizontalFlip(p=0.5),
    A.RandomBrightnessContrast(p=0.2),
], bbox_params=A.BboxParams(format='coco', min_area=1024, min_visibility=0.1, label_fields=['class_labels']))

在这个示例中，我们指定了边界框的格式为COCO格式，设置了最小面积和最小可见度，并指定了类别标签字段。

常见错误与解决方案

用户在处理边界框时遇到的错误AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'append'，通常是由于变量类型使用不当导致的。例如，在代码中可能错误地将一个元组赋值给了应该存储边界框的变量。正确的做法是确保边界框存储在一个可以append的列表中。

以下是一个修正后的代码示例：

import albumentations as A
import cv2

# 定义数据增强管道
transform = A.Compose([
    A.RandomCrop(width=450, height=450),
    A.HorizontalFlip(p=0.5),
    A.RandomBrightnessContrast(p=0.2),
], bbox_params=A.BboxParams(format='coco', min_area=1024, min_visibility=0.1, label_fields=['class_labels']))

# 读取图像
image = cv2.imread("path/to/image.jpg")
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)

# 定义边界框和类别标签
bboxes = [[23, 74, 295, 388], [377, 294, 252, 161]]
class_labels = ['dog', 'cat']

# 应用数据增强
transformed = transform(image=image, bboxes=bboxes, class_labels=class_labels)
transformed_image = transformed['image']
transformed_bboxes = transformed['bboxes']
transformed_class_labels = transformed['class_labels']