处理图像

本文介绍如何预处理导入的图像数据、筛选图像、切换图像预览模式、划分数据集与验证集，帮助您方便地查看图像数据、提高模型训练与验证的准确度。

Mech-DLK 提供以下图像处理工具：

图像预处理

通过调整亮度、对比度或色彩平衡等参数，对图像进行预处理操作。

相机拍摄的原始图像因光照或其他因素存在图像过暗或过亮、物体特征不明显等问题，导致模型识别效果不佳。

预处理的范围为当前工程中的全部图像。参数设置完成后，预处理工具会对后续导入的图像进行相同的处理操作。经过图像预处理后图像会直接发生改变，并作为训练集/验证集参与模型训练和优化。

您可根据需求选择筛选条件，快速筛选数据集。

查看数据集划分结果。数据集划分完成后，您可以通过筛选数据集类型，查看各个数据集内容，检验划分结果是否需要调整。
检查数据标注结果。数据标注过程中，您可以通过筛选数据类型查看标注进度和标注结果。
检验模型预测结果。验证模型后，您可以通过筛选结果类型查看验证结果。例如，当缺陷分割模型预测错误时，可以通过筛选过检或漏检图像集合，快速分析是否因标注错误导致模型预测错误。

软件默认为列表显示，在图像列表上方，单击切换为预览图显示。通过拖拽滑动条可切换预览图显示大小。再次单击恢复列表显示。

软件默认将数据集的 80% 划分为训练集，20% 为验证集。需要确保训练集和验证集中都包含 所有种类 的图像，目的是让算法模块在训练过程中可以学习所有种类图像的特征，并对所有种类的图像进行验证。

此外右键单击图像，在弹出的菜单中单击 移到训练集 、移到验证集 或 移到测试集 可修改当前图像所属的集合。

测试集用于验证过程中评估模型泛化能力，不参与训练过程。