【001】imgaug 学习笔记

最新推荐文章于 2025-01-18 10:00:00 发布
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1. Augmenters 常用函数

1.1 iaa.Affine()

2. Augmenters 常用函数

2.1 iaa.Affine()

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1. Augmenters 常用函数

1.1 iaa.Affine()

仿射变换。包含：平移(Translation)、旋转(Rotation)、放缩(zoom)、错切(shear)。仿设变换通常会产生一些新的像素点,我们需要指定这些新的像素点的生成方法,这种指定通过设置cval和mode两个参数来实现。参数order用来设置插值方法。

 

2. Augmenters 常用函数

2.1 iaa.Affine()

仿射变换。包含：平移(Translation)、旋转(Rotation)、放缩(zoom)、错切(shear)。仿设变换通常会产生一些新的像素点,我们需要指定这些新的像素点的生成方法,这种指定通过设置cval和mode两个参数来实现。参数order用来设置插值方法。

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文章目录前言一、加载并增广一张图片二、加载并显示一张图片三、增强图像四、增强一组图像五、同时用很多增强图像技术六、增强不同尺寸的图片 前言 imgaug是一个很好用的图像增广库。学习的最好文档就是官方文档，因此本系列专栏是翻译imgaug库的官方教程文档，全部翻译完后会附增广原图+标签的代码及常用增广图像函数整理~ 一、加载并增广一张图片 输入数据格式要求：使用imgaug增广图像只需要几行代码。但在此之前，我们首先要加载图像。Imgaug期望图像是numpy数组，且最好格式为dtype uint8，即
图像数据增强
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环境windows 10 64bitimgaug 0.4.0简介imgaug 是一个 python 编写的机器学习数据集增强库，通过它，可以把原来的小数据集，经过轻微的变化，形成一个新的更...
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mask-rcnn 学习笔记（图像预处理--图像增强）
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DeeplabCut入门学习笔记
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17、Python 图像数据增强工具：imgaug 和 albumentations
Man
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文章目录@[toc]参考资料 参考资料 imgaug学习笔记 深度学习之数据增强库imgaug使用方法 https://gitee.com/alavaien/imgaug https://imgaug.readthedocs.io/en/latest/ https://imgaug.readthedocs.io/_/downloads/en/latest/pdf/ https://github.com/aleju/imgaug-doc https://github.com/aleju/imgaug ..
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[AI数据]数据增强之路
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Python-使用imgaug 进行图像增强
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imgaug是一个用于机器学习实验中图像增强的库。它支持广泛的增强技术，允许轻松组合这些技术并以随机顺序或在多个CPU内核上执行它们，具有简单而强大的随机接口，不仅可以增强图像，还可以增强关键点/地标、边界框、热图和分割图。增强图片1000张。.........
用于医学图像分割的数据增强方法 —— 标准 imgaug 库的使用方法
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用于医学图像分割的数据增强方法 —— 标准 imgaug 库的使用方法 前言 —— imgaug 库简介 在机器学习算法尤其是 deep learning 盛行的如今，数据增强是实现深度学习不可避免的一个重要环节。相比于 tensorflow 或者 pytorch 自带的数据增强库而言，基于 imgaug 库的数据增强具有更加友好的 API 和更加丰富的功能。 下面主要介绍在医学图像分割算法中，i...
深度学习之数据增强库imgaug使用方法
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ZONGXP的博客
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参考：https://www.jianshu.com/p/99450dbdadcf 在深度学习项目中，寻找数据花费了相当多的时间。但在很多实际的项目中，我们难以找到充足的数据来完成任务。为了要保证完美地完成项目，有两件事情需要做好：1、寻找更多的数据；2、数据增强。本篇主要描述数据增强。 有很多现成的可以做数据增强的库，比如可以用OpenCV、PIL、TensorFlow、Augmentor等...
python图像边缘增强_Python中的图像增强技术
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02-10 3854
图像增强是一种非常强大的技术，针对现有图像人为创建各种变化以扩展图像数据集，例如缩放现有图像、将现有图像旋转几度、剪切或裁剪图像等等。在本文中，我们将使用 imgaug 库探索 Python 中的图像增强技术。我们为什么需要图像增强？深度学习卷积神经网络(CNN)需要大量图像才能有效训练模型。通过更好的增强有助于提高模型的性能，从而减少过度拟合。可用于分类和对象检测数据集的最流行的数据集具有数千到...
图片数据增强网站
最新发布
03-22
### 图像数据增强在线工具或平台推荐 对于图像数据增强的需求，除了本地安装软件库外，还有一些优秀的在线工具和平台可以帮助快速实现这一目标。以下是几个值得推荐的选项： #### 1. **AugLy** AugLy 是由 Meta 开发的一个开源库，但它也提供了在线演示的功能。该工具支持多种类型的媒体增强操作，包括但不限于图像的颜色调整、几何变换以及噪声添加等功能[^4]。 ```python from augly.image import augmenters as iaa # 示例代码展示如何使用 AugLy 进行简单的图像增强 image = cv2.imread("example.jpg") augmented_image = iaa.ColorJitter(brightness_factor=0.5)(image=image) cv2.imwrite("output.jpg", augmented_image) ``` 尽管 AugLy 主要是一个 Python 库，但其官方文档中有链接到交互式的 Colab 笔记本环境，在线运行即可体验效果。 --- #### 2. **Teachable Machine (Google)** 虽然 Teachable Machine 更多用于机器学习模型训练，但也内置了一些基础的数据增强功能，例如旋转、缩放等。它非常适合初学者或者希望快速测试不同增强策略的人群[^5]。 访问地址：[https://teachablemachine.withgoogle.com/](https://teachablemachine.withgoogle.com/) 特点在于界面友好，无需编程背景也能轻松上手。 --- #### 3. **V7 Data Labeling Platform** 这是一个专注于计算机视觉任务的一体化解决方案，其中包含了强大的数据增强模块。用户可以通过拖拽的方式定义各种增强规则，如亮度调节、随机裁剪、镜像翻转等等[^6]。 官网链接：[https://www.v7labs.com/platform](https://www.v7labs.com/platform) --- #### 4. **ImgAug Playground** ImgAug 是另一个广泛使用的 Python 数据增强库，而 ImgAug 提供了一个基于 Web 的 playground 工具，允许开发者零配置地尝试不同的参数组合并即时查看结果[^7]。 试玩入口：[http://imgaug.readthedocs.io/en/latest/source/examples.html](http://imgaug.readthedocs.io/en/latest/source/examples.html) 注意此页面并非真正的实时编辑器，而是详细的教程指南；不过社区成员开发出了第三方可视化版本可供探索。 --- #### 5. **Albumentations Notebook Demo** 正如提到过的 Albumentations 工具包[^3]，它的 GitHub 存储库附带了许多 Jupyter Notebook 文件作为示例程序。这些笔记本文件可以直接加载至 Google Colaboratory 中执行，从而形成一种准在线的形式完成实验目的。 仓库位置：[https://github.com/albumentations-team/albumentations](https://github.com/albumentations-team/albumentations) --- ### 总结 以上列举了几种主流且实用的方法来满足关于图片数据增强方面的要求。无论是寻求完全图形化的用户体验还是倾向于脚本驱动的工作流，都能找到合适的方案加以采纳。
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