60条经典网话

1、吃自助最高境界:扶墙进,扶墙出。
  2、结婚必备条件:有车有房,父母双亡。
  3、没有钱,没有权,再不对你好点,你能跟我?
  4、拿份报纸上厕所,俺是读书人。
  5、上Google上百度一下。
  6、女人一定要对自己好一点。一旦累死了,就会有别的女人花你的钱,住你的房,睡你的老公,打你的娃!
  7、你的丑和你的脸没有关系……
  8、长个包子样,就别怨狗跟着。
  9、争吵的时候,男人和女人的区别就像步枪和机关枪的区别。
  10、爷爷都是从孙子走过来的……
  11、老天,你让夏天和冬天同房了吧?生出这种鬼天气!
  12、鸟大了什么林子都有!
  13、听说女人如衣服,兄弟如手足。回想起来,咱这尊千手观音竟然裸奔了20多年!
  14、不怕虎一样的敌人,就怕猪一样的队友。
  15、夏天就是不好,穷的时候我连西北风都没得喝……
  16、随你大小便!
  17、怀才就像怀孕,时间久了才能让人看出来。
  18、没什么事就不要找我,有事了更不要找我。
  19、你以为我会眼睁睁地看着你去送死?我会闭上眼睛的。
  20、锻炼肌肉,防止挨揍!
  21、天使之所以会飞,是因为她们把自己看得很轻……
  22、我想早恋,可是已经晚了……
  23、拥抱真是个奇怪的东西,明明靠的那么近,却看不见彼此的脸。
  24、揍你个性生活不能自理!
  25、当你穿上爱情的婚纱,我也披上了和尚的袈裟……
  26、其实我是一个天才,可惜天妒英才!
  27、请你以后不要在我面前说英文了,OK?
  28、思想有多远,你就给我滚多远!
  29、男人的谎言可以骗女人一夜,女人的谎言可以骗男人一生!
  30、好久没有人把牛皮吹的这么清新脱俗了!
  31、老板,钱对你来说真的就那么重要吗?讲了三个多小时了一分钱都不降?
  32、起那么早干嘛?夜总会还没开门呢!
  33、一觉醒来,天都黑了。
  34、我要是做了人事部经理,第一件事就是提拔自己做老总。
  35、我每天除了吃饭的时间全在减肥,你还说我没有毅力?
  36、水能载舟,亦能煮粥。
  37、买了电脑不上宽带,就好比酒肉都准备好了却在吃饭前当了和尚。
  38、只要你敢死,我就敢埋!
  39、人又不聪明,还敢学人家秃顶?
  40、有一个很古老的传说——能在XX校园里看到美女的人会长生不老……
  41、如果连你也不理我,我就变成狗不理了……
  42、生,容易;活,容易;生活,不容易。
  43、打死你我也不会说。
  44、钱可以解决的问题都不是问题。
  45、念了十几年书,想起来还是幼儿园比较好混!
  46、连广告也信,读书读傻了吧?
  47、戒烟容易,戒你太难!
  48、不吃饱哪有力气减肥啊?
  49、睡眠是一门艺术——谁也不能阻挡我追求艺术的脚步。
  50、奈何桥上的老婆婆都卖上百事可乐了,你叫我怎么忘记你?
  51、早起的鸟儿有虫吃,早起的虫虫被鸟吃。
  52、如果我做了皇帝,一定封你当太子。
  53、只要锄头舞的好,哪有墙角挖不倒?
  54、天哪,我的衣服又瘦了!
  55、我在女友手机里的名字是“他”,分手后,我就变成了“它”。
  56、避孕的效果:不成功,便****。
  57、我和你不一样,因为我是人。
  58、问君能有几多愁,恰似一群太监上青楼。
  59、我真想亲口管你爷爷叫声:“爹!”
  60、我喝水只喝纯净水,牛奶只喝纯牛奶,所以我很
<think>好的,我现在需要帮用户写一个Python脚本,用于数据增强,从现有的50张图片生成额外的200张。首先,我需要确定用户的需求。他们有一个face.txt文件,里面包含50图片的URL链接,目标是通过数据增强生成200张新图片。数据增强通常包括旋转、翻转、调整亮度、添加噪声等操作。 首先,我得考虑如何下载这些图片。用户提供的链接可能在face.txt中,每行一个URL。我需要用Python读取这个文件,然后下载所有图片到本地目录。可能需要使用requests库来发送HTTP请求,以及处理可能的异常,比如无效的链接或下载失败。 接下来是数据增强部分。常用的方法有几何变换(如旋转、翻转、裁剪)、颜色变换(调整亮度、对比度、饱和度)、添加噪声等。考虑到效率和简单性,我可能会选择使用PIL(Pillow库)或者OpenCV来处理图像。不过,Pillow对于基本的图像处理已经足够,而且更易于使用。 另外,用户需要生成200张额外的图片。现有50张,所以每张需要生成大约4张增强后的图片(50*4=200)。这样分配比较合理。不过,可能需要随机应用不同的增强方法,以增加数据的多样性。 然后是代码结构。首先读取face.txt中的URL,下载图片到临时文件夹。然后对每张图片应用多种增强方法,保存生成的新图片。需要注意避免覆盖原始图片,所以生成的图片应该有新的文件名。 在实现数据增强函数时,每个函数应接受一个PIL图像对象,返回处理后的新图像。例如,随机旋转角度、水平翻转、调整亮度(颜色增强)、添加高斯噪声等。对于噪声,可能需要将图像转换为NumPy数组来处理,使用OpenCV或者numpy生成随机噪声。 关于高斯噪声,可能需要考虑图像的数据类型。PIL图像通常是uint8类型,所以在添加噪声后要确保像素值在0-255之间,并进行类型转换。 另外,需要考虑异常处理,比如下载图片时络问题,或者图片损坏无法打开。在代码中加入try-except块来跳过错误,保证程序继续运行。 最后,保存生成的图片,命名方式可以是原文件名加上增强方法的标识和索引,例如original_rotate_1.jpg。这样便于跟踪生成的图片来源。 可能的库依赖包括requests、Pillow、numpy、opencv-python等。用户可能需要安装这些库,特别是如果他们没有安装的。在代码开头应该导入这些库,并处理可能的导入错误。 测试代码时,需要确保所有增强方法正确应用,并且生成的图片数量正确。同时,检查是否有重复的文件名,避免覆盖。 现在,根据这些思考步骤,编写代码。首先下载图片,然后对每张应用四次增强(因为50*4=200),每次随机选择一种增强方法,或者应用多种组合。不过,为了简单起见,可以每次应用一种不同的增强方法,确保每张原图生成四张新图片。 需要确认每个增强函数是否正确处理图像,并保存。同时,处理可能存在的错误,如图像无法打开,或者下载失败的情况。 总结一下,代码的主要步骤是: 1. 读取face.txt中的URL。 2. 下载所有图片到本地目录。 3. 对每张图片应用数据增强方法,生成四张新图片。 4. 保存生成的图片到指定目录。 在增强方法的选择上,使用旋转、翻转、亮度调整和添加噪声四种方法,每种方法对应一次增强,这样每张原图生成四张新图,总共200张。</think>以下是使用Python进行数据增强的代码实现,包含图片下载和四种增强方式: ```python import requests from PIL import Image, ImageEnhance import numpy as np import os import random from io import BytesIO # 创建目录 os.makedirs('original_images', exist_ok=True) os.makedirs('augmented_images', exist_ok=True) # 下载原始图片 def download_images(url_file): with open(url_file, 'r') as f: urls = f.read().splitlines() for idx, url in enumerate(urls): try: response = requests.get(url, timeout=10) img = Image.open(BytesIO(response.content)) img.save(f'original_images/img_{idx:02d}.jpg') print(f'Downloaded image {idx+1}/{len(urls)}') except Exception as e: print(f'Error downloading {url}: {str(e)}') # 数据增强函数 def random_rotation(img): angle = random.randint(-30, 30) return img.rotate(angle) def random_flip(img): if random.random() > 0.5: return img.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT) return img def color_enhancement(img): enhancer = ImageEnhance.Color(img) return enhancer.enhance(random.uniform(0.7, 1.3)) def add_noise(img): arr = np.array(img).astype(np.float32) noise = np.random.normal(0, 25, arr.shape).astype(np.float32) noisy_arr = np.clip(arr + noise, 0, 255).astype(np.uint8) return Image.fromarray(noisy_arr) # 执行增强 def apply_augmentation(): original_files = os.listdir('original_images') augmentations = [random_rotation, random_flip, color_enhancement, add_noise] for file in original_files: try: img = Image.open(f'original_images/{file}') base_name = os.path.splitext(file)[0] # 每个原始图片生成4个增强版本 for i in range(4): aug_img = img.copy() # 随机选择3种增强组合 for _ in range(3): aug_img = random.choice(augmentations)(aug_img) aug_img.save(f'augmented_images/{base_name}_aug{i}.jpg') except Exception as e: print(f'Error processing {file}: {str(e)}') # 执行流程 download_images('face.txt') apply_augmentation() print(f'Total augmented images: {len(os.listdir("augmented_images"))}') ``` 代码解释: 1. 使用requests库下载图片并保存到original_images目录 2. 实现四种增强方式:随机旋转(-30到30度)、随机水平翻转、颜色增强(70%-130%调整)、添加高斯噪声 3. 每个原始图片生成4个增强版本,每个增强版本随机应用3种增强方式的组合 4. 最终生成图片保存到augmented_images目录
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