Automold--Road-Augmentation-Library 使用教程-优快云博客

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Automold--Road-Augmentation-Library 使用教程

Automold--Road-Augmentation-Library This library augments road images to introduce various real world scenarios that pose challenges for training neural networks of Autonomous vehicles. Automold is created to train CNNs in specific weather and road conditions. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/au/Automold--Road-Augmentation-Library

1. 项目介绍

Automold--Road-Augmentation-Library 是一个开源的Python库，专门用于增强道路图像，以模拟各种真实世界中的场景，这些场景对训练自动驾驶车辆的神经网络提出了挑战。该库旨在帮助开发者和研究者在自动驾驶领域构建更健壮、更具鲁棒性的算法。通过提供几何变换、光照变化、路面障碍物等增强功能，Automold能够提升自动驾驶模型的鲁棒性。

2. 项目快速启动

2.1 安装

首先，确保你已经安装了Python环境。然后，使用pip安装Automold库：

pip install git+https://github.com/UjjwalSaxena/Automold--Road-Augmentation-Library.git

2.2 基本使用

以下是一个简单的示例，展示如何使用Automold库来增强道路图像：

import Automold as am
import Helpers as hp

# 加载图像
path = '/test_augmentation/*jpg'
images = hp.load_images(path)

# 显示原始图像
hp.visualize(images, column=3, fig_size=(20, 10))

# 增强图像：添加雨
rainy_images = am.add_rain(images[4:7], rain_type='heavy', slant=20)
hp.visualize(rainy_images, column=3)

# 增强图像：添加雪
snowy_images = am.add_snow(images[4:7], snow_coeff=0.3)
hp.visualize(snowy_images, column=3)