图像/图片的翻转——图像数据增强？

由上一篇说起，图像数据增强的作用到底是什么？

这其中是不是有点自欺欺人呢？这样的话肯定就是记忆了，在训练过程中肯定是acc好得不得了，如果测试集也是这样增强的，那也是好得不得了，到实际数据估计就嗝屁了；如果仅仅训练集增强，而验证集/测试集没有这样，那么效果估计不好，甚至你会怀疑过拟合了？？训练集acc好啊，验证集啥也不是，差一大截。

这种情况怎么应对，且不表。待我找个实例再说，此文主要说实际识别中图像数据增强，这样会不会增加识别的acc呢？对所有结果做一个mean，就是最终结果。请看图像数据增强的一些操作，以我哥为例：【欣赏不了2000年热情演唱会的都不是真粉】

1-剪切

【看来有必要将我cv的书拿出来撕掉封面的薄膜了，已经一年了，之前买了好多书都没看】

一般可能绝大多数的图片都是0~255的，也就是8位。【我真的不想用tf来读图，或者数据处理，我觉得tf就只是深度学习的，因为它需要sess.run，处理下就需要这个玩意费劲】

tf有crop的方法我不想用，只能自己造了，小明哥造个小轮子还是绰绰有余。

cv的操作，CV的都不是RGB的，resize的hw。

搞定。