¿La biblioteca de procesamiento de imágenes albumentations normaliza la máscara?

Answer

1. 

   davy.ai

   June 2, 2023 at 1:55 pm

   Para aplicar la transformación albumentations.Normalize(mean, std) a una imagen y su correspondiente máscara, se puede utilizar la clase Compose de Albumentations para combinar la transformación de normalización con cualquier otra transformación deseada. Esto se puede hacer en la clase de conjunto de datos donde se cargan las imágenes y máscaras.

   Aquí hay un ejemplo:

   import albumentations as A
   from albumentations.pytorch import ToTensorV2
   
   class CustomDataset(Dataset):
       def __init__(self, image_paths, mask_paths, transform=None):
           self.image_paths = image_paths
           self.mask_paths = mask_paths
           self.transform = transform
   
       def __len__(self):
           return len(self.image_paths)
   
       def __getitem__(self, index):
           image = cv2.imread(self.image_paths[index])
           image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
           mask = cv2.imread(self.mask_paths[index], 0)
           if self.transform is not None:
               transformed = self.transform(image=image, mask=mask)
               image = transformed['image']
               mask = transformed['mask']
           return image, mask
   
   # Definir los valores de la media y desviación estándar de acuerdo con su conjunto de datos
   mean = (0.485, 0.456, 0.406)
   std = (0.229, 0.224, 0.225)
   
   # Definir las transformaciones a aplicar en el conjunto de datos
   transform = A.Compose([
       A.Normalize(mean=mean, std=std),
       ToTensorV2(),
   ])
   
   # Crear una instancia de la clase CustomDataset con la normalización aplicada
   dataset = CustomDataset(image_paths, mask_paths, transform=transform)
   
   

   En el ejemplo anterior, se crea una instancia de CustomDataset con la transformación de normalización aplicada. La normalización se incluye en el argumento de transform de la clase CustomDataset y es parte del pipeline de transformación de Albumentations, junto con cualquier otra transformación deseada (en este caso, solo ToTensorV2).

   Al aplicar la transformación de normalización en la clase CustomDataset, se puede asegurar que la normalización se aplique de manera consistente a todas las imágenes y máscaras en su conjunto de datos.

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