python PIL 图像处理一

本文介绍了一种使用Python实现的图像预处理方法,包括随机调整图像尺寸、位置偏移及水平翻转等操作,这些操作对于增强训练数据集多样性、提升深度学习模型的泛化能力具有重要意义。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

import numpy as np
from PIL import Image
import PIL .Image as pImg

im = pImg.open(r"F:\artificial_inligence\DL\liev_CD\project2\yolo2-pytorch-master\demo\horses.jpg")
h,w=im.size
c=len(im.mode)
scale = np.random.uniform() / 10. + 1.
max_offx = (scale - 1.) * w
max_offy = (scale - 1.) * h
print("w,max_offx:\n",w,max_offx)
print("h,max_offy:\n",h,max_offy)
offx = int(np.random.uniform() * max_offx)
offy = int(np.random.uniform() * max_offy)
im = im.resize((int(w/scale),int(h/scale)))
print("1.im:\n",im)
im=np.array(im)
print("offy,offx:\n",offy,offx)
im = im[offy: (offy + h), offx: (offx + w)]
im = Image.fromarray(im)
print("2.im:\n",im)
flip = np.random.uniform() > 0.5
if flip:
    im = im.rotate(180)
im.show()

评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值