图像数据预处理中的自动化处理方案

在大模型训练中，图像数据预处理是决定模型性能的关键环节。本文将分享一套自动化图像预处理方案，涵盖数据清洗、标准化和增强等核心步骤。

1. 数据质量评估与清洗 首先需要识别并清理低质量图像。使用OpenCV和PIL库可以快速检测图像：

import cv2
import numpy as np
from PIL import Image

def check_image_quality(image_path):
    img = cv2.imread(image_path)
    if img is None:
        return False
    # 检查图像是否模糊
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    laplacian_var = cv2.Laplacian(gray, cv2.CV_64F).var()
    return laplacian_var > 100  # 阈值可调

2. 标准化处理 使用torchvision.transforms进行批量标准化：

import torchvision.transforms as transforms

crop_transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((224, 224)),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])

3. 自动数据增强 通过Albumentations库实现自动化增强：

import albumentations as A
from albumentations.pytorch import ToTensorV2

augmentation = A.Compose([
    A.HorizontalFlip(p=0.5),
    A.RandomBrightnessContrast(p=0.3),
    A.Rotate(limit=10, p=0.5),
    A.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]),
    ToTensorV2()
])

这套方案可有效提升模型鲁棒性，建议结合具体业务场景调整参数。

实践建议：使用此流程前先在小样本数据集上验证效果，避免过拟合。