统一图像增强框架 (Unified Augmentation Framework)

此文件夹包含了一个统一的图像增强框架，整合了FDA和SynthDog两种增强方法，提供了灵活的增强管道配置和多种增强效果。

目录结构

unified_augmentation/
├── __init__.py
├── UnifiedAugmenter.py       # 统一增强器，整合多种增强方法
├── base_augmenter.py         # 基础增强器类，提供通用功能
├── fda_augmentations.py      # FDA增强方法集合
├── synthdog_augmentations.py # SynthDog增强方法集合
├── affine_transform.py       # 仿射变换功能
├── basic_transform.py        # 基本变换功能
├── composite_transform.py    # 复合变换功能
├── distortion.py             # 图像扭曲功能
├── utility.py                # 工具函数
├── warp_mls.py               # MLS扭曲功能
├── config.yaml               # 增强配置文件
├── test_augmenter.py         # 测试脚本
├── unified_demo.py           # 演示脚本
└── 资源文件夹
    ├── background/           # 背景图像
    ├── overlays/             # 覆盖纹理
    └── synthdog_*/           # SynthDog相关资源

脚本功能说明

1. 核心类

• base_augmenter.py: 定义了BaseAugmenter基类，提供增强器的通用功能，包括:

  • 增强管道创建与应用
  • 特定增强方法调用
  • 配置管理

• UnifiedAugmenter.py: 定义了UnifiedAugmenter类，继承自BaseAugmenter、FDAAugmentations和SynthDogAugmentations，整合了两种增强方法体系。

2. 增强方法集合

• fda_augmentations.py: 定义了FDAAugmentations类，提供7种FDA增强方法:

  • noise_fda: 添加高斯或椒盐噪声
  • shadow_fda: 添加阴影效果
  • virtual_background_fda: 添加虚拟背景
  • watermark_fda: 添加水印
  • wrinkles_fda: 添加褶皱纹理
  • rotation_with_lcd_fda: 旋转并添加LCD效果
  • wrinkle_with_noise_fda: 褶皱与噪声组合

  注：该类通过调用其他变换工具中的函数实现增强效果，避免了代码重复。

• synthdog_augmentations.py: 定义了SynthDogAugmentations类，提供SynthDog相关增强方法。

3. 变换工具

• affine_transform.py: 提供仿射变换功能，包括位移、旋转和剪切，使用OpenCV实现基本几何变换。

• basic_transform.py: 提供基础图像变换，包括噪声添加、阴影生成、虚拟背景替换、水印添加和褶皱效果等核心功能。

• composite_transform.py: 提供复合变换，组合多种基础变换，如旋转+LCD效果、褶皱+噪声效果等。

• distortion.py: 提供图像扭曲功能，包括随机扭曲、拉伸和透视变换，基于WarpMLS类实现复杂变形。

• warp_mls.py: 实现MLS(移动最小二乘法)扭曲算法，提供高效的图像变形能力。

  注：fda_augmentations.py中的增强方法主要调用以上变换工具中的函数来实现，形成了清晰的功能分层结构。

4. 辅助工具

• utility.py: 提供通用工具函数，如纹理添加、透视点计算等。
• config.yaml: 增强配置文件，定义了增强方法参数、管道配置等。

5. 测试与演示

• test_augmenter.py: 测试增强器功能的脚本。
• unified_demo.py: 演示增强框架使用的脚本。

使用方法

1. 创建增强器实例:

from unified_augmentation.UnifiedAugmenter import UnifiedAugmenter
import yaml

# 加载配置
with open('unified_augmentation/config.yaml', 'r') as f:
    config = yaml.safe_load(f)

# 创建增强器
augmenter = UnifiedAugmenter(config)

2. 应用增强:

import cv2

# 加载图像
image = cv2.imread('path/to/image.jpg')

# 应用增强管道
augmented_image = augmenter.apply_augmentation(image)

# 应用特定增强方法
noisy_image = augmenter.apply_specific_augmentation(image, 'noise_fda', noise_typ='gauss')

配置说明

配置文件config.yaml包含以下部分:

• augmentation_params: 各增强方法的默认参数
• augmentation_pipeline: 增强管道配置，定义了方法应用顺序和概率
• augmenter: 增强器配置，如增强类型、强度范围等

您可以根据需要修改配置文件以调整增强效果。