Aumentado de datos con Albumentation

Detección de objetos

import cv2

import albumentations as A

from albumentations.pytorch import ToTensorV2

import matplotlib.pyplot as plt

\# Configuración de las transformaciones con Albumentations

transform = A.Compose(\[

&#x20;   A.HorizontalFlip(p=0.5),  # Volteo horizontal

&#x20;   A.VerticalFlip(p=0.5),    # Volteo vertical

&#x20;   A.RandomBrightnessContrast(p=0.2),  # Variación de brillo y contraste

&#x20;   A.Rotate(limit=30, p=0.5), # Rotación con un límite de 30 grados

&#x20;   A.RandomSizedBBoxSafeCrop(width=300, height=300, p=0.5),  # Recorte de tamaño

&#x20;   A.Resize(width=400, height=400),  # Redimensionamiento de la imagen

&#x20;   ToTensorV2()                      # Conversión a tensor

], bbox\_params=A.BboxParams(format='pascal\_voc', label\_fields=\['category\_ids']))

\# Imagen de ejemplo y cajas delimitadoras

image = cv2.imread('ruta/a/imagen.jpg')  # Carga tu imagen

image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR\_BGR2RGB)

\# Bounding boxes en formato Pascal VOC (x\_min, y\_min, x\_max, y\_max)

bboxes = \[\[50, 50, 200, 200], \[150, 150, 300, 300]]  # Coordenadas de ejemplo

category\_ids = \[1, 2]  # Etiquetas de las categorías correspondientes a cada bbox

\# Aplicación de las transformaciones

augmented = transform(image=image, bboxes=bboxes, category\_ids=category\_ids)

augmented\_image = augmented\['image']

augmented\_bboxes = augmented\['bboxes']

\# Visualización de la imagen aumentada y las bounding boxes

fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(8, 8))

ax.imshow(augmented\_image.permute(1, 2, 0).cpu().numpy())  # Reordenar si es tensor

for bbox in augmented\_bboxes:

&#x20;   x\_min, y\_min, x\_max, y\_max = bbox

&#x20;   rect = plt.Rectangle((x\_min, y\_min), x\_max - x\_min, y\_max - y\_min, linewidth=2, edgecolor='r', facecolor='none')

&#x20;   ax.add\_patch(rect)

plt.show()

import cv2

import albumentations as A

from albumentations.pytorch import ToTensorV2

import matplotlib.pyplot as plt

\# Configuración de las transformaciones con Albumentations

transform = A.Compose(\[

&#x20;   A.HorizontalFlip(p=0.5),  # Volteo horizontal

&#x20;   A.VerticalFlip(p=0.5),    # Volteo vertical

&#x20;   A.RandomBrightnessContrast(p=0.2),  # Variación de brillo y contraste

&#x20;   A.Rotate(limit=30, p=0.5), # Rotación con un límite de 30 grados

&#x20;   A.RandomSizedBBoxSafeCrop(width=300, height=300, p=0.5),  # Recorte de tamaño

&#x20;   A.Resize(width=400, height=400),  # Redimensionamiento de la imagen

&#x20;   ToTensorV2()                      # Conversión a tensor

], bbox\_params=A.BboxParams(format='pascal\_voc', label\_fields=\['category\_ids']))

\# Imagen de ejemplo y cajas delimitadoras

image = cv2.imread('ruta/a/imagen.jpg')  # Carga tu imagen

image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR\_BGR2RGB)

\# Bounding boxes en formato Pascal VOC (x\_min, y\_min, x\_max, y\_max)

bboxes = \[\[50, 50, 200, 200], \[150, 150, 300, 300]]  # Coordenadas de ejemplo

category\_ids = \[1, 2]  # Etiquetas de las categorías correspondientes a cada bbox

\# Aplicación de las transformaciones

augmented = transform(image=image, bboxes=bboxes, category\_ids=category\_ids)

augmented\_image = augmented\['image']

augmented\_bboxes = augmented\['bboxes']

\# Visualización de la imagen aumentada y las bounding boxes

fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(8, 8))

ax.imshow(augmented\_image.permute(1, 2, 0).cpu().numpy())  # Reordenar si es tensor

for bbox in augmented\_bboxes:

&#x20;   x\_min, y\_min, x\_max, y\_max = bbox

&#x20;   rect = plt.Rectangle((x\_min, y\_min), x\_max - x\_min, y\_max - y\_min, linewidth=2, edgecolor='r', facecolor='none')

&#x20;   ax.add\_patch(rect)

plt.show()

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