Visualizando imágenes con aumentado de datos

Detección de objetos

Mario Alexander Vargas Celis

Estudiante

Para visualizar imágenes después de aplicar aumentos de datos (data augmentation), puedes utilizar la biblioteca albumentations, junto con matplotlib para mostrar las imágenes. Aquí tienes un ejemplo paso a paso para ver cómo se ven las imágenes con aumentos:

### 1. Instala albumentations (si no lo tienes ya instalado)


pip install albumentations

### 2. Define los aumentos y carga una imagen

En este ejemplo, aplicaré algunos aumentos de datos comunes como rotación, cambio de brillo, y recorte.


import albumentations as A

import cv2

from matplotlib import pyplot as plt



\# Define las transformaciones

transform = A.Compose(\[

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

&#x20;   A.RandomBrightnessContrast(p=0.2),

&#x20;   A.Rotate(limit=30, p=0.5),

&#x20;   A.RandomCrop(width=200, height=200, p=0.3)

])



\# Cargar una imagen de ejemplo

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

image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR\_BGR2RGB)  # Convierte de BGR a RGB para visualizar correctamente en matplotlib

### 3. Aplicar los aumentos y visualizar varias versiones de la imagen

Generaremos múltiples versiones de la imagen para ver el efecto de los aumentos.


\# Número de versiones aumentadas a mostrar

num\_versions = 5

fig, axes = plt.subplots(1, num\_versions, figsize=(15, 5))



for i in range(num\_versions):

&#x20;   \# Aplicar los aumentos

&#x20;   augmented = transform(image=image)

&#x20;   augmented\_image = augmented\['image']

&#x20;  &#x20;

&#x20;   \# Mostrar la imagen aumentada

&#x20;   axes\[i].imshow(augmented\_image)

&#x20;   axes\[i].axis('off')

&#x20;   axes\[i].set\_title(f"Versión {i+1}")



plt.tight\_layout()

plt.show()

### Explicación

- **Transformaciones**: La transformación Compose aplica las operaciones de forma secuencial, en este caso incluye:

- **HorizontalFlip**: Invierte la imagen horizontalmente con una probabilidad de 50%.

- **RandomBrightnessContrast**: Ajusta aleatoriamente el brillo y contraste.

- **Rotate**: Rota la imagen aleatoriamente dentro de un límite de 30 grados.

- **RandomCrop**: Recorta aleatoriamente una sección de la imagen de 200x200 píxeles.

- **Visualización**: Creamos varias subgráficas para ver diferentes versiones aumentadas de la imagen original.

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