常用的Emgu CV代码（主要有图片格式转换，图片裁剪，图片翻转，图片旋转和图片平移等功能）

最新推荐文章于 2025-04-03 08:05:35 发布
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分类专栏： 编程tips&practice

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using System;
using System.Drawing;
using Emgu.CV;
using Emgu.CV.CvEnum;
using Emgu.CV.Structure;

namespace ZNLGIS
{
    public class ImageClass
    {
        //图片裁剪
        public static Image<Bgr, Byte> Cut(Image<Bgr,Byte> image ,Rectangle rectangle)
        {
            System.Drawing.Size roisize = new Size(260,380);
            IntPtr dst = CvInvoke.cvCreateImage(roisize, Emgu.CV.CvEnum.IPL_DEPTH.IPL_DEPTH_8U, 3);
            CvInvoke.cvSetImageROI(image.Ptr, rectangle);
            CvInvoke.cvCopy(image.Ptr, dst, IntPtr.Zero);

            return OpenCVEmguCVDotNet.IplImagePointerToEmgucvImage<Bgr, Byte>(dst);
        }
        //图片裁剪
        public static Image<Bgr, Byte> Cut2(Image<Bgr,Byte> image,int oldwidth,int oldheight)
        {
            int x = image.Width - oldwidth;
            int y = image.Height - oldheight;
            System.Drawing.Size roisize = new System.Drawing.Size(oldwidth, oldheight); //要裁剪的图片大小
            IntPtr dst = CvInvoke.cvCreateImage(roisize, Emgu.CV.CvEnum.IPL_DEPTH.IPL_DEPTH_8U, 3);
            System.Drawing.Rectangle rect = new System.Drawing.Rectangle(x/2, y/2, oldwidth, oldheight);
            CvInvoke.cvSetImageROI(image.Ptr, rect);
            CvInvoke.cvCopy(image.Ptr, dst, IntPtr.Zero);

            return OpenCVEmguCVDotNet.IplImagePointerToEmgucvImage<Bgr, Byte>(dst);
        }
        //图片翻转
        public static Image<Bgr, Byte> FlipImage(Image<Bgr, Byte> image, bool isHorizontal)
        {
            if (isHorizontal)
            {
                CvInvoke.cvFlip(image.Ptr, IntPtr.Zero, FLIP.HORIZONTAL);
            }
            else
            {
                CvInvoke.cvFlip(image.Ptr, IntPtr.Zero, FLIP.VERTICAL);
            }

            return image;
        }
        //图片旋转
        public static Image<Bgr, Byte> RotateImage(Image<Bgr, Byte> image_old, double angle, bool clockwise)
        {
            IntPtr image_temp;

            double anglerad = Math.PI * (angle / 180);
            int newwidth = (int)Math.Abs(image_old.Bitmap.Height * Math.Sin(anglerad)) +
                        (int)Math.Abs(image_old.Bitmap.Width * Math.Cos(anglerad)) + 1;
            int newheight = (int)Math.Abs(image_old.Bitmap.Height * Math.Cos(anglerad)) +
                        (int)Math.Abs(image_old.Bitmap.Width * Math.Sin(anglerad)) + 1;

            image_temp = CvInvoke.cvCreateImage(new Size(newwidth, newheight), IPL_DEPTH.IPL_DEPTH_8U, 3);
            CvInvoke.cvZero(image_temp);
            int flag = -1;

            if (clockwise)
            {
                flag = 1;
            }

            float[] m = new float[6];
            int w = image_old.Bitmap.Width;
            int h = image_old.Bitmap.Height;
            m[0] = (float)Math.Cos(flag * angle * Math.PI / 180);
            m[1] = (float)Math.Sin(flag * angle * Math.PI / 180);
            m[3] = -m[1];
            m[4] = m[0];

            m[2] = w * 0.5f;
            m[5] = h * 0.5f;

            unsafe
            {
                void* p;
                IntPtr ptr;
                fixed (float* pc = m)
                {
                    p = (void*)pc;
                    ptr = new IntPtr(p);
                }

                IntPtr M = CvInvoke.cvMat(2, 3, MAT_DEPTH.CV_32F, ptr);
                CvInvoke.cvGetQuadrangleSubPix(image_old.Ptr,image_temp,M);
            }

            return OpenCVEmguCVDotNet.IplImagePointerToEmgucvImage<Bgr, Byte>(image_temp);
        }
        //图片平移
        public static Image<Bgr, Byte> Py(Image<Bgr, Byte> src,int x,int y)
        {
            System.Drawing.Size roisize = new Size(src.Width, src.Height);

            Image<Bgr, Byte> dst = new Image<Bgr, byte>(src.Width, src.Height, new Bgr(Color.Transparent));

            int i, j;
            int w = src.Width;
            int h = src.Height;

            if (x >= 0 && y >= 0)
            {
                for (i = 0; i < w - x; i++)
                {
                    for (j = 0; j < h - y; j++)
                    {
                        CvInvoke.cvSet2D(dst, j + y, i + x, CvInvoke.cvGet2D(src, j, i));
                    }
                }
            }
            else if (x >= 0 && y < 0)
            {
                for (i = 0; i < w - x; i++)
                {
                    for (j = -y; j < h; j++)
                    {
                        CvInvoke.cvSet2D(dst, j + y, i + x, CvInvoke.cvGet2D(src, j, i));
                    }
                }
            }
            else if (x < 0 && y >= 0)
            {
                for (i = -x; i < w; i++)
                {
                    for (j = 0; j < h - y; j++)
                    {
                        CvInvoke.cvSet2D(dst, j + y, i + x, CvInvoke.cvGet2D(src, j, i));
                    }
                }
            }
            else
            {
                for (i = -x; i < w; i++)
                {
                    for (j = -y; j < h; j++)
                    {
                        CvInvoke.cvSet2D(dst, j + y, i + x, CvInvoke.cvGet2D(src, j, i));
                    }
                }
            }

            return OpenCVEmguCVDotNet.IplImagePointerToEmgucvImage<Bgr, Byte>(dst);

        }
    }
}


using System;
using System.Drawing;
using System.Drawing.Imaging;
using System.Runtime.InteropServices;
using Emgu.CV;
using Emgu.CV.CvEnum;
using Emgu.CV.Structure;

namespace ZNLGIS
{
    public class OpenCVEmguCVDotNet
    {
        /// <summary>
        /// 将MIplImage结构转换到IplImage指针；
        /// 注意：指针在使用完之后必须用Marshal.FreeHGlobal方法释放。
        /// </summary>
        /// <param name="mi">MIplImage对象</param>
        /// <returns>返回IplImage指针</returns>
        public static IntPtr MIplImageToIplImagePointer(MIplImage mi)
        {
            IntPtr ptr = Marshal.AllocHGlobal(mi.nSize);
            Marshal.StructureToPtr(mi, ptr, false);
            return ptr;
        }

        /// <summary>
        /// 将IplImage指针转换成MIplImage结构
        /// </summary>
        /// <param name="ptr">IplImage指针</param>
        /// <returns>返回MIplImage结构</returns>
        public static MIplImage IplImagePointerToMIplImage(IntPtr ptr)
        {
            return (MIplImage)Marshal.PtrToStructure(ptr, typeof(MIplImage));
        }

        /// <summary>
        /// 将IplImage指针转换成Emgucv中的Image对象；
        /// 注意：这里需要您自己根据IplImage中的depth和nChannels来决定
        /// </summary>
        /// <typeparam name="TColor">Color type of this image (either Gray, Bgr, Bgra, Hsv, Hls, Lab, Luv, Xyz or Ycc)</typeparam>
        /// <typeparam name="TDepth">Depth of this image (either Byte, SByte, Single, double, UInt16, Int16 or Int32)</typeparam>
        /// <param name="ptr">IplImage指针</param>
        /// <returns>返回Image对象</returns>
        public static Image<TColor, TDepth> IplImagePointerToEmgucvImage<TColor, TDepth>(IntPtr ptr)
            where TColor : struct, IColor
            where TDepth : new()
        {
            MIplImage mi = IplImagePointerToMIplImage(ptr);
            return new Image<TColor, TDepth>(mi.width, mi.height, mi.widthStep, mi.imageData);
        }

        /// <summary>
        /// 将IplImage指针转换成Emgucv中的IImage接口；
        /// 1通道对应灰度图像，3通道对应BGR图像，4通道对应BGRA图像。
        /// 注意：3通道可能并非BGR图像，而是HLS,HSV等图像
        /// </summary>
        /// <param name="ptr">IplImage指针</param>
        /// <returns>返回IImage接口</returns>
        public static IImage IplImagePointToEmgucvIImage(IntPtr ptr)
        {
            MIplImage mi = IplImagePointerToMIplImage(ptr);
            Type tColor;
            Type tDepth;
            string unsupportedDepth = "不支持的像素位深度IPL_DEPTH";
            string unsupportedChannels = "不支持的通道数（仅支持1，2，4通道）";
            switch (mi.nChannels)
            {
                case 1:
                    tColor = typeof(Gray);
                    switch (mi.depth)
                    {
                        case IPL_DEPTH.IPL_DEPTH_8U:
                            tDepth = typeof(Byte);
                            return new Image<Gray, Byte>(mi.width, mi.height, mi.widthStep, mi.imageData);
                        case IPL_DEPTH.IPL_DEPTH_16U:
                            tDepth = typeof(UInt16);
                            return new Image<Gray, UInt16>(mi.width, mi.height, mi.widthStep, mi.imageData);
                        case IPL_DEPTH.IPL_DEPTH_16S:
                            tDepth = typeof(Int16);
                            return new Image<Gray, Int16>(mi.width, mi.height, mi.widthStep, mi.imageData);
                        case IPL_DEPTH.IPL_DEPTH_32S:
                            tDepth = typeof(Int32);
                            return new Image<Gray, Int32>(mi.width, mi.height, mi.widthStep, mi.imageData);
                        case IPL_DEPTH.IPL_DEPTH_32F:
                            tDepth = typeof(Single);
                            return new Image<Gray, Single>(mi.width, mi.height, mi.widthStep, mi.imageData);
                        case IPL_DEPTH.IPL_DEPTH_64F:
                            tDepth = typeof(Double);
                            return new Image<Gray, Double>(mi.width, mi.height, mi.widthStep, mi.imageData);
                        default:
                            throw new NotImplementedException(unsupportedDepth);
                    }
                case 3:
                    tColor = typeof(Bgr);
                    switch (mi.depth)
                    {
                        case IPL_DEPTH.IPL_DEPTH_8U:
                            tDepth = typeof(Byte);
                            return new Image<Bgr, Byte>(mi.width, mi.height, mi.widthStep, mi.imageData);
                        case IPL_DEPTH.IPL_DEPTH_16U:
                            tDepth = typeof(UInt16);
                            return new Image<Bgr, UInt16>(mi.width, mi.height, mi.widthStep, mi.imageData);
                        case IPL_DEPTH.IPL_DEPTH_16S:
                            tDepth = typeof(Int16);
                            return new Image<Bgr, Int16>(mi.width, mi.height, mi.widthStep, mi.imageData);
                        case IPL_DEPTH.IPL_DEPTH_32S:
                            tDepth = typeof(Int32);
                            return new Image<Bgr, Int32>(mi.width, mi.height, mi.widthStep, mi.imageData);
                        case IPL_DEPTH.IPL_DEPTH_32F:
                            tDepth = typeof(Single);
                            return new Image<Bgr, Single>(mi.width, mi.height, mi.widthStep, mi.imageData);
                        case IPL_DEPTH.IPL_DEPTH_64F:
                            tDepth = typeof(Double);
                            return new Image<Bgr, Double>(mi.width, mi.height, mi.widthStep, mi.imageData);
                        default:
                            throw new NotImplementedException(unsupportedDepth);
                    }
                case 4:
                    tColor = typeof(Bgra);
                    switch (mi.depth)
                    {
                        case IPL_DEPTH.IPL_DEPTH_8U:
                            tDepth = typeof(Byte);
                            return new Image<Bgra, Byte>(mi.width, mi.height, mi.widthStep, mi.imageData);
                        case IPL_DEPTH.IPL_DEPTH_16U:
                            tDepth = typeof(UInt16);
                            return new Image<Bgra, UInt16>(mi.width, mi.height, mi.widthStep, mi.imageData);
                        case IPL_DEPTH.IPL_DEPTH_16S:
                            tDepth = typeof(Int16);
                            return new Image<Bgra, Int16>(mi.width, mi.height, mi.widthStep, mi.imageData);
                        case IPL_DEPTH.IPL_DEPTH_32S:
                            tDepth = typeof(Int32);
                            return new Image<Bgra, Int32>(mi.width, mi.height, mi.widthStep, mi.imageData);
                        case IPL_DEPTH.IPL_DEPTH_32F:
                            tDepth = typeof(Single);
                            return new Image<Bgra, Single>(mi.width, mi.height, mi.widthStep, mi.imageData);
                        case IPL_DEPTH.IPL_DEPTH_64F:
                            tDepth = typeof(Double);
                            return new Image<Bgra, Double>(mi.width, mi.height, mi.widthStep, mi.imageData);
                        default:
                            throw new NotImplementedException(unsupportedDepth);
                    }
                default:
                    throw new NotImplementedException(unsupportedChannels);
            }
        }

        /// <summary>
        /// 将Emgucv中的Image对象转换成IplImage指针；
        /// </summary>
        /// <typeparam name="TColor">Color type of this image (either Gray, Bgr, Bgra, Hsv, Hls, Lab, Luv, Xyz or Ycc)</typeparam>
        /// <typeparam name="TDepth">Depth of this image (either Byte, SByte, Single, double, UInt16, Int16 or Int32)</typeparam>
        /// <param name="image">Image对象</param>
        /// <returns>返回IplImage指针</returns>
        public static IntPtr EmgucvImageToIplImagePointer<TColor, TDepth>(Image<TColor, TDepth> image)
            where TColor : struct, IColor
            where TDepth : new()
        {
            return image.Ptr;
        }

        /// <summary>
        /// 将IplImage指针转换成位图对象；
        /// 对于不支持的像素格式，可以先使用cvCvtColor函数转换成支持的图像指针
        /// </summary>
        /// <param name="ptr">IplImage指针</param>
        /// <returns>返回位图对象</returns>
        public static Bitmap IplImagePointerToBitmap(IntPtr ptr)
        {
            MIplImage mi = IplImagePointerToMIplImage(ptr);
            PixelFormat pixelFormat;    //像素格式
            string unsupportedDepth = "不支持的像素位深度IPL_DEPTH";
            string unsupportedChannels = "不支持的通道数（仅支持1，2，4通道）";
            switch (mi.nChannels)
            {
                case 1:
                    switch (mi.depth)
                    {
                        case IPL_DEPTH.IPL_DEPTH_8U:
                            pixelFormat = PixelFormat.Format8bppIndexed;
                            break;
                        case IPL_DEPTH.IPL_DEPTH_16U:
                            pixelFormat = PixelFormat.Format16bppGrayScale;
                            break;
                        default:
                            throw new NotImplementedException(unsupportedDepth);
                    }
                    break;
                case 3:
                    switch (mi.depth)
                    {
                        case IPL_DEPTH.IPL_DEPTH_8U:
                            pixelFormat = PixelFormat.Format24bppRgb;
                            break;
                        case IPL_DEPTH.IPL_DEPTH_16U:
                            pixelFormat = PixelFormat.Format48bppRgb;
                            break;
                        default:
                            throw new NotImplementedException(unsupportedDepth);
                    }
                    break;
                case 4:
                    switch (mi.depth)
                    {
                        case IPL_DEPTH.IPL_DEPTH_8U:
                            pixelFormat = PixelFormat.Format32bppArgb;
                            break;
                        case IPL_DEPTH.IPL_DEPTH_16U:
                            pixelFormat = PixelFormat.Format64bppArgb;
                            break;
                        default:
                            throw new NotImplementedException(unsupportedDepth);
                    }
                    break;
                default:
                    throw new NotImplementedException(unsupportedChannels);

            }
            Bitmap bitmap = new Bitmap(mi.width, mi.height, mi.widthStep, pixelFormat, mi.imageData);
            //对于灰度图像，还要修改调色板
            if (pixelFormat == PixelFormat.Format8bppIndexed)
                SetColorPaletteOfGrayscaleBitmap(bitmap);
            return bitmap;
        }

        /// <summary>
        /// 将位图转换成IplImage指针
        /// </summary>
        /// <param name="bitmap">位图对象</param>
        /// <returns>返回IplImage指针</returns>
        public static IntPtr BitmapToIplImagePointer(Bitmap bitmap)
        {
            IImage iimage = null;
            switch (bitmap.PixelFormat)
            {
                case PixelFormat.Format8bppIndexed:
                    iimage = new Image<Gray, Byte>(bitmap);
                    break;
                case PixelFormat.Format16bppGrayScale:
                    iimage = new Image<Gray, UInt16>(bitmap);
                    break;
                case PixelFormat.Format24bppRgb:
                    iimage = new Image<Bgr, Byte>(bitmap);
                    break;
                case PixelFormat.Format32bppArgb:
                    iimage = new Image<Bgra, Byte>(bitmap);
                    break;
                case PixelFormat.Format48bppRgb:
                    iimage = new Image<Bgr, UInt16>(bitmap);
                    break;
                case PixelFormat.Format64bppArgb:
                    iimage = new Image<Bgra, UInt16>(bitmap);
                    break;
                default:
                    Image<Bgra, Byte> tmp1 = new Image<Bgra, Byte>(bitmap.Size);
                    Byte[, ,] data = tmp1.Data;
                    for (int i = 0; i < bitmap.Width; i++)
                    {
                        for (int j = 0; j < bitmap.Height; j++)
                        {
                            Color color = bitmap.GetPixel(i, j);
                            data[j, i, 0] = color.B;
                            data[j, i, 1] = color.G;
                            data[j, i, 2] = color.R;
                            data[j, i, 3] = color.A;
                        }
                    }
                    iimage = tmp1;
                    break;
            }
            return iimage.Ptr;
        }

        /// <summary>
        /// 设置256级灰度位图的调色板
        /// </summary>
        /// <param name="bitmap"></param>
        public static void SetColorPaletteOfGrayscaleBitmap(Bitmap bitmap)
        {
            PixelFormat pixelFormat = bitmap.PixelFormat;
            if (pixelFormat == PixelFormat.Format8bppIndexed)
            {
                ColorPalette palette = bitmap.Palette;
                for (int i = 0; i < palette.Entries.Length; i++)
                    palette.Entries[i] = Color.FromArgb(255, i, i, i);
                bitmap.Palette = palette;
            }
        }
    }
}
YOLO数据集实现数据增强的方法（裁剪、平移 、旋转、改变亮度、加噪声等）
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07-16 4万+
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7.2 简单的图片标注为xml代码和图片增强代码（python）
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09-12 1538
yolov5已经普及常用，最常规的步骤就是获取数据（图片）、标注图片（标注xml文件）、对标注的数据增强（椒盐模糊、高斯模糊、翻转等） 、训练数据。在这里，假如客户新增一个目标，需要客户自己标注数据、增强数据和训练数据不合理，我们可以希望实现这样一个场景：建立一个界面，打开界面后：1.客户对新的产品从不同的角度拍七八张照片；2.客户在界面上对七八张图片的目标用长方形画框；3.界面系统自动对这几张标注好的图片进行数据扩增；4.将扩增后的数据自动移入训练的文件夹；5.训练模型。
emgucv 3.3.0 windows桌面版
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C# Emgu.CV库人脸区域截取
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人脸识别图片预处理
03-27
<think>好的，我现在需要帮助用户了解人脸识别中的图片预处理方法和技术。首先，我需要回顾用户提供的引用内容，看看里面有哪些相关的预处理步骤。 用户引用了四篇资料，其中引用[1]提到在人脸表情识别中预处理是必不可少的，包括处理姿态变换、光线、遮挡等问题，并提到常用的方法如人脸检测、对齐、光照归一化、去噪和数据增强。引用[4]详细描述了基于PCA的人脸识别预处理步骤，比如灰度化、直方图均衡化、二值化、形态学操作（膨胀和腐蚀）。引用[2]和[3]则更多讨论人脸识别的应用和技术概述，可能对预处理的具体方法涉及不多，但可以作为背景参考。 接下来，我需要整理这些预处理步骤，并按照逻辑顺序组织起来。可能的步骤包括：人脸检测与定位、图像灰度化、几何校正（对齐）、光照归一化、去噪、形态学处理、尺寸标准化、数据增强等。每个步骤需要简要说明其目的和方法，同时引用相关的资料。 需要注意的是，用户要求使用中文回答，行内公式用$...$，独立公式用$$...$$。例如，在直方图均衡化部分可以提到使用$I_{eq} = T(I)$这样的公式，但根据引用内容，可能不需要复杂的数学公式，所以可能需要视情况添加。不过引用[4]提到了OTSU阈值分割，这里可能需要解释OTSU算法，可以用公式表示类间方差最大化，比如： $$ \sigma^2 = \omega_0 \omega_1 (\mu_0 - \mu_1)^2 $$ 其中$\omega_0$和$\omega_1$是两类像素的比例，$\mu_0$和$\mu_1$是均值。不过用户提供的引用中没有具体提到这个公式，是否需要添加呢？根据用户给的示例，可能不需要太复杂的公式，但如果有必要可以简要提及，确保符合LaTeX格式。 另外，用户要求生成相关问题，我需要根据预处理步骤提出相关的问题，比如各步骤的作用、常用算法、挑战等。 需要确保回答结构清晰，分步骤说明，并正确引用来源。比如在提到人脸检测时引用[1]和[4]，在形态学处理时引用[4]，在光照归一化时引用[1]等。 可能还需要注意术语的一致性，比如“几何校正”和“对齐”是否指同一过程，需要统一说法。同时，确保每个步骤的解释简洁明了，适合不同层次的读者理解。 最后，检查是否有遗漏的关键步骤，比如数据增强中的具体方法（旋转、翻转等），是否需要更详细说明。根据引用[1]，数据增强确实被提到，所以需要包含进去。 总结，回答的结构可能是： 1. 人脸检测与定位（引用[1][4]） 2. 图像灰度化（引用[4]） 3. 几何校正/对齐（引用[1]） 4. 光照归一化（引用[1][4]） 5. 去噪处理（引用[1]） 6. 形态学处理（引用[4]） 7. 尺寸标准化（引用[1]） 8. 数据增强（引用[1]） 每个部分简要说明方法和作用，然后列出相关问题。</think>### 人脸识别中的图片预处理方法 人脸识别中的图片预处理是提升算法鲁棒性和准确性的关键步骤，主要包括以下方法： --- #### 1. **人脸检测与定位** 通过算法（如Haar级联检测器、MTCNN或YOLO）从原始图像中定位并裁剪出人脸区域，排除背景干扰[^1][^4]。 示例代码（OpenCV）： ```python import cv2 detector = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml') faces = detector.detectMultiScale(gray_image, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5) ``` --- #### 2. **图像灰度化** 将彩色图像转换为灰度图以简化计算，公式为： $$ I_{\text{gray}} = 0.299R + 0.587G + 0.114B $$ 这一步骤可减少数据维度并降低光照影响[^4]。 --- #### 3. **几何校正（对齐）** 通过仿射变换或关键点对齐（如眼睛、鼻尖）调整人脸姿态，解决侧脸、倾斜等问题。例如，基于$68$个面部特征点实现对齐。 --- #### 4. **光照归一化** - **直方图均衡化**：增强对比度，公式为$I_{\text{eq}} = T(I)$，其中$T$为映射函数。 - **Gamma校正**：调整亮度，公式为$I_{\text{out}} = I_{\text{in}}^{\gamma}$[^4]。 --- #### 5. **去噪处理** 使用高斯滤波、中值滤波或小波变换消除图像噪声，例如： $$ I_{\text{filtered}} = G_{\sigma} * I $$ 其中$G_{\sigma}$为高斯核，$\sigma$控制平滑程度。 --- #### 6. **形态学处理** 针对二值化图像（如OTSU阈值分割后），通过膨胀（扩大亮区）和腐蚀（缩小暗区）分离人脸与背景干扰（如衣领、手部等）[^4]。 --- #### 7. **尺寸标准化** 将图像统一缩放到固定尺寸（如$112\times112$像素），便于输入神经网络[^1]。 --- #### 8. **数据增强** 通过旋转（$±10^\circ$）、翻转、平移或添加噪声生成多样化样本，提升模型泛化能力。 --- ###
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