Preprocessing

Enhancement project에서 사용 가능한 preprocessing 종류는 다음과 같습니다 (총 6종류)

[
    "noise_reduction",
    "sharpen",
    "contrast",
    "adaptive_contrast",
    "built_in_enhancer",
    "final_touch_up",
]

preprocessing기능은 PreProcessor API를 통해 제공됩니다.

enhancement.PreProcessor

Enhancement의 preprocessing을 위한 PreProcessor class 입니다.

Usage

demo/preprocessing.py 참고

build(device) classmethod

PreProcessor class의 instance를 생성합니다.

Parameters:

Name	Type	Description	Default
"device"		Union[torch.device, int, str], # GPU 번호 (int) or "cpu" (str) (default "cpu")	required

Returns:

Name	Type	Description
PreProcessor	PreProcessor	PreProcessor class의 instance.

preprocess(image, config_list)

image를 preprocessing합니다.

Parameters:

Name	Type	Description	Default
image	ndarray	augmentation을 적용할 image 입니다. data type: uint8 shape: H x W - Gray	required
config_list	List[Dict]	preprocessing 정보가 담긴 config list. [ { "_target_": str, # preprocessing function name "mask": Optional[np.ndarray], # preprocessing function이 적용될 mask 입니다. 0이면 적용되지 않고, 1이면 적용됩니다. mask=None이면 전체 영역에 적용됩니다. ``` data type: uint8 shape: H x W ``` "denoise_level": float, # noise_reduction 함수에서 사용하는 parameter입니다. 유효 범위는 다음과 같습니다. [0.0, 5.0]. Defaults to 0.15. "sharpness_level": float, # sharpen 함수에서 사용하는 parameter입니다. 유효 범위는 다음과 같습니다. [0.0, 10.0]. Defaults to 1.0. "contrast_level": float, # contrast 함수에서 사용하는 parameter입니다. 유효 범위는 다음과 같습니다. [0.0, 10.0]. Defaults to 1.0. "clip_limit": float, # adaptive_contrast 함수에서 사용하는 parameter입니다. 유효 범위는 다음과 같습니다. [0.0, 100.0]. Defaults to 2.0. "tile_grid_size": int, # adaptive_contrast 함수에서 사용하는 parameter입니다. 유효 범위는 다음과 같습니다. [1, 100]. Defaults to 8. } ..., # times number of preprocessing ]	required

Returns:

Type	Description
ndarray	np.ndarray: preprocessed image. data type: uint8 shape: H x W - Gray

Example

preprocessor = PreProcessor.build(device="cpu")
image = np.zeros((512, 512), dtype=np.uint8)
config_list = [
    {
        "_target_": "noise_reduction",
        "mask": np.ones((512, 512), dtype=np.uint8),
        "denoise_level": 0.15,
    },
    {
        "_target_": "sharpen",
        "mask": np.ones((512, 512), dtype=np.uint8),
        "sharpness_level": 1.0,
    },
    {
        "_target_": "contrast",
        "mask": np.ones((512, 512), dtype=np.uint8),
        "contrast_level": 1.0,
    },
    {
        "_target_": "adaptive_contrast",
        "mask": np.ones((512, 512), dtype=np.uint8),
        "clip_limit": 2.0,
        "tile_grid_size": 8,
    },
    {
        "_target_": "built_in_enhancer",
        "mask": np.ones((512, 512), dtype=np.uint8),
    },
    {
        "_target_": "final_touch_up",
    },
]
image = preprocessor.preprocess(image, config_list)