一个很有用的数据增强的库——imgaug(附安装过程)

本文介绍了imgaug库,这是一个用于增强图像数据的Python库,能够帮助机器学习项目通过转换原始图像来扩大训练数据集。文中提供了详细的安装指南及使用示例。

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

话不多说,直接上github:  https://github.com/aleju/imgaug

 

imgaug库介绍:

This python library helps you with augmenting images for your machine learning projects. It converts a set of input images into a new, much larger set of slightly altered images.

这个python的库可以帮助你在你的机器学习项目中增强你的数据。它可以将你的输入图片转换成很多新的、更大数据量的轻微变动的图片,这对于数量比较小的数据集来说简直是福音!!

如下:

这是比较base的转换,像加入噪声、裁切等基本常用的数据增强方法

 

下面是一些比较特殊的:

 

具体安装步骤:

主要是参考   https://imgaug.readthedocs.io/en/latest/source/installation.html

(1)安装imgaug库前的准备:

你需要安装好上述的库,最好是用cv2

 

(2)安装imgaug库

 

为了确保获得最新的下载版本(从github上),输入:

sudo pip install git+https://github.com/aleju/imgaug

如果你要装在python3.处,则输入:

sudo pip3 install git+https://github.com/aleju/imgaug

 

(3)如果你要卸载imgaug库

输入:

pip uninstall imgaug

或者

pip3 uninstall imgaug

 

安装完成如下:

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