入门cv2_task之数据处理和数据增强

hello_fengfeng

于 2020-05-23 23:53:48 发布

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文章标签： python 深度学习机器学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/hello_fengfeng/article/details/106307846

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本文介绍了在深度学习和机器学习任务中，如何利用Python的cv2和torchvision库进行数据处理和数据增强。针对SVHN赛题，详细阐述了使用Pillow和cv2对图像进行基本操作，以及torchvision库中的数据增强方法，包括getitem函数的应用和多种图像变换技术。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

前言

这次是对主要是对数据的增强操作和读取进行说明和如何用pytorch进行数据处理和进行数据读取。

赛题

	赛题来源自Google街景图像中的门牌号数据集（The Street View House Numbers Dataset）

SVHN

标题常见的数据处理方法

PIllow

以Lena的图片为例

然后进行pillow的一个函数处理

pillow操作可官方文档

CV2

可查看
官网

原图

cv的一步操作

标题对数据进行增广

torchvision

这是一个关于pytorch常见的数据处理的库，里面还有mnist，cifar等包的API
，也有常见的数据处理功能

import numpy as np
import torch
from PIL import Image
from torch.utils.data.dataset import Dataset

class SVHNDataset(Dataset):
    def __init__(self, img_path, img_label, transform=None):
        self.img_path = img_path
        self.img_label =

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