弹性变换和镜像变换
最近在看U-Net处理医学图像时，用到了弹性变换等，因为变异组织本身就是弹性变换的，可以通过这种方法进行数据扩增。
对于图像而言，常用的增加训练样本的方法主要有对图像进行旋转、移位等仿射变换，也可以使用镜像变换等等。
（1）弹性变换
这里介绍弹性变换(Elastic Distortion)。对原图像进行弹性变换的操作扩充样本以后，对于手写体数字的识别效果有明显的提升。
首先来详细介绍一下算法流程：
（1）首先需要对图像中的每个像素点(x,y)产生两个-1~1之间的随机数，Δx(x,y)和Δy(x,y)，分别表示该像素点的x方向和y方向的移动距离；
（2）生成一个以0为均值，以σ为标准差的大小为n*n的高斯核k_nn，并用前面的随机数与之做卷积，并将结果作用于原图像。
作者在这里提出σ的大小与弹性变换的处理结果息息相关，如果σ过小，则生成的结果类似与对图像每个像素进行随机移动，而如果σ过大，则生成的结果与原图基本类似。不同的σ效果如下
n = 5,σ=4,8,16时
n = 21,σ= 4,8,16
n = 105,σ = 4,8,16时
可以看出来，只有在n足够大（与要处理的图像相比），且σ大小合适时才能够到合适的扭曲图像，如图所示，这里n = 105且σ=8时比较合适。
部分参考：https://blog.csdn.net/lhanchao/article/details/54234490
（2）其他变换
沿坐标轴缩放
沿任意方向缩放
正交投影
镜像
切变：切变是坐标系的变换，非均匀的拉伸。切变时候，角度变化，但是面积或体积不变。也可以理解为坐标轴间的角度变化，造成的扭曲。
以上变换均属于矩阵变换。
（3）图像变换的一些代码
x = 1150
y = 15
w = 150
h = 30
region = im.crop((x, y, x+w, y+h))
region#图像裁剪
#图像resize
import cv2
im1 = cv2.imread('1.jpg')
im2 = cv2.resize(im1, (1024,1024), interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
cv2.imwrite('3.jpg', im2)
#图像批量操作
import os
fpath = "D:/Data/CAG/No"
dpath = "D:/Data/CAG/1"
for filename in os.listdir(fpath):
im1 = cv2.imread(fpath+"/"+filename)
im2 = cv2.resize(im1, (1024,1024), interpolation=cv2.INTER_AREA)
filename.replace('.jpg','.bmp')
cv2.imwrite(dpath+'/'+filename, im2)
print("1")
#水平翻转
import cv2
import os
fpath = "D:/Data/CAG/train1"
dpath = "D:/Data/CAG/h_flip"
for filename in os.listdir(fpath):
im1 = cv2.imread(fpath+"/"+filename)
h_flip = cv2.flip(im1, 1)
strlist = filename.split('.')
m = int(strlist[-2])+600
filename1 = strlist[0]+'.'+str(m)+'.bmp'
cv2.imwrite(dpath+'/'+filename1, h_flip)
print("1")
#垂直翻转
import cv2
import os
fpath = "D:/Data/CAG/train1"
dpath = "D:/Data/CAG/v_flip"
for filename in os.listdir(fpath):
im1 = cv2.imread(fpath+"/"+filename)
h_flip = cv2.flip(im1, 0)
strlist = filename.split('.')
m = int(strlist[-2])+1200
filename1 = strlist[0]+'.'+str(m)+'.bmp'
cv2.imwrite(dpath+'/'+filename1, h_flip)
print("1")
#水平垂直翻转
import cv2
import os
fpath = "D:/Data/CAG/train1"
dpath = "D:/Data/CAG/hv_flip"
for filename in os.listdir(fpath):
im1 = cv2.imread(fpath+"/"+filename)
h_flip = cv2.flip(im1, -1)
strlist = filename.split('.')
m = int(strlist[-2])+1800
filename1 = strlist[0]+'.'+str(m)+'.bmp'
cv2.imwrite(dpath+'/'+filename1, h_flip)
print("1")
