imgaug

最新推荐文章于 2023-10-22 12:15:00 发布
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#imgaug

aleju/imgaug
imgaug 为机器学习项目增强图像Python库，它将一组输入图像转为一组新的、更大的一组略有改动的图像。
安装

pip install imgaug --user

示例
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
参考资料
aleju/imgaug

imgaug:强大的图像增强库
helloaiworld的博客
10-17 970
imgaug为图像增强提供了一个强大而灵活的解决方案。通过使用imgaug,研究人员和开发者可以轻松地扩充数据集,提高模型的泛化能力和鲁棒性。无论是在计算机视觉研究还是实际应用中,imgaug都是一个值得尝试的工具。要深入了解imgaug的更多功能和用法,可以参考其官方文档。此外,imgaug还在不断更新和改进中,建议关注其GitHub仓库以获取最新信息。上图展示了imgaug应用多种增强技术后的效果,充分体现了其强大的图像处理能力。通过合理使用这些增强技术,我们可以显著提升模型的性能和泛化能力。
深度学习之 imgaug （图像增强）学习笔记
qq_45723275的博客
03-01 3840
Imgaug之增强标记BoundingBoximgaug是一个封装好的用来进行图像augmentation的python库,支持关键点(keypoint)和bounding box一起变换。
python图像数据增强——imgaug （一）
Learning-Deep
01-15 4万+
（一）imgaug基础用法 （二）imgaug进阶示例 在机器学习或者深度学习的问题中，因为受制于图像采集的方式，投入的精力和图像标注的难度等，用于训练的图像数量可能非常有限。这种情况下，可能出现模型过拟合，训练后的模型泛化能力差等问题，降低模型的实际使用能力，这种现象在医学图像的深度学习中尤其常见。为了在有限的数据下得到更好的分类，检测和分割的结果，往往需要使用数据增强的方式，通过对图像的旋转，...
Python 第三方模块之 imgaug （图像增强）
fenglepeng的博客
05-18 1万+
imgaug是一个封装好的用来进行图像augmentation的python库,支持关键点(keypoint)和bounding box一起变换。 项目主页: imgaug doc 1. 安装和卸载 # 通过github安装 sudo pip install git+https://github.com/aleju/imgaug # 通过pypi安装 sudo pip install imgaug # 本地安装, 下面的VERSION变成自己想要安装的version, 例如: imgaug-0.
imgaug-doc:生成imgaug文档的代码和资产
05-15
imgaug-doc 该存储库包含用于生成文档的代码和资产。 随着文件开始变得太大（特别是图像），文件被移到了自己的存储库（而不是imgaug内的文件夹）。 要生成文档，请首先安装必要的软件包，例如通过： pip install...
PyPI 官网下载 | imgaug-0.2.1.tar.gz
01-12
imgaug是Python中一个强大的图像增强库，主要用于数据集的扩充。这个库广泛应用于机器学习，特别是计算机视觉领域的训练过程，以增加模型的泛化能力。imgaug库提供了多种随机图像变换，使得训练数据更加多样化，减少...
ModuleNotFoundError: No module named 'imgaug'
12-24
本文档的主要目的在于解决运行coco.py 出现 ModuleNotFoundError: No module named 'imgaug' 错误的解决方法。
imgaug数据增强文件.py
05-18
我主要用到的两个数据增强的另一个文件，源于imgaug，里面设置的是个人感觉比较好的效果
基于imgaug的图像增强算法-缩小以及gamma矫正
10-30
图像增强算法种类繁多，其中基于imgaug库的图像增强技术是一种广泛使用的技术。imgaug是一个用于图像增强的Python库，它提供了很多方便的工具和接口，可以轻松地应用于图像增强的各种任务中。 在本次讨论中，我们将...
python图像增强工具imgaug
zephyr_wang的博客
07-22 1811
1.简介： https://github.com/aleju/imgaug imgaug是一个封装好的用来进行图像augmentation的python库 2.增强操作类型 Fliplr：水平翻转 Flipud：纵向翻转 CropAndPad：裁剪图片 Affine：变形操作 Superpixels：生成随机数量的超像素区域，对原图进行替换，直观效果是原图部分区域变得模糊 各种blur：模糊，对应几种滤波操作 sharp：字面意思，锐化 emboss：压印浮凸字体(或图案); 凹凸印 EdgeDetect：
imgaug学习笔记
热门推荐
Abraham Ben
04-29 5万+
imgaug是一个封装好的用来进行图像augmentation的python库,支持关键点(keypoint)和bounding box一起变换。项目主页: imgaug doc 1. 安装和卸载 # 通过github安装 sudo pip install git+https://github.com/aleju/imgaug # 通过pypi安装 sudo pip install ...
17、Python 图像数据增强工具：imgaug 和 albumentations
Man
08-18 8682
文章目录@[toc]参考资料 参考资料 imgaug学习笔记 深度学习之数据增强库imgaug使用方法 https://gitee.com/alavaien/imgaug https://imgaug.readthedocs.io/en/latest/ https://imgaug.readthedocs.io/_/downloads/en/latest/pdf/ https://github.com/aleju/imgaug-doc https://github.com/aleju/imgaug ..
Python图像增强(一)--imgaug
Hanscal
06-01 3305
介绍图像分类器通常在训练更多的图像时表现得更好。在图像分类模型中，一个常见的问题是，模型不能正确地对图像进行分类，只是因为它没有针对同一图像的不同方向进行训练。这可以通过向模型提供多种可能的图像方向和转换来克服。然而，在现实中，收集这些不同的数据可能需要更多的时间、资源和专业知识，而且对公司来说成本可能很高。在这种情况下，图像数据增强是一个流行的选择，通过使用一个或多个增强技术来生成用于训练的各种图像，从而为现有数据集增加多样性。尽管一些Python库支持多种增强技术，但并不是所有的技术都适合训练模型。用户
python中的imgaug入门
牛肉胡辣汤
10-22 592
在计算机视觉任务中，数据增强是提高模型性能和鲁棒性的重要方法之一。​​imgaug​​ 提供了丰富的图像增强操作，可以帮助我们轻松地进行数据增强。本文介绍了 ​​imgaug​​ 的基本用法和常见的图像增强操作，希望能为你在计算机视觉项目中的数据增强提供帮助。
图片数据不够快来试试使用imgaug增强数据
修炼之路
04-19 1万+
导读 我们经常会遇到训练模型时数据不够的情况，而且很多时候无法再收集到更多的数据，只能通过做一些数据增强或者其它的方法来合成一些数据。常用的数据增强方式有裁剪、旋转、缩放、亮度对比度色度饱和度变换，这篇文章我们来介绍一个更方便更多方式的数据增强，我们将会通过imgaug库来实现。 imgaug imgaug是一个python的图像增强库，它能够通过输入图片产生新图片的集合，能够通过不同的策略来改变...
Python imgaug库 安装与使用 （图片加模糊光雨雪雾等特效）
什么都学不会
10-24 2万+
imgaug简介、安装、使用
Py之imgaug：Python库之imgaug简介、安装、使用方法之详细攻略
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
06-27 1万+
Py之imgaug：Python库之imgaug简介、安装、使用方法之详细攻略 目录 imgaug简介 imgaug安装 imgaug使用方法 imgaug简介 用于机器学习实验中的图像增强的库，特别是卷积神经网络。支持以各种不同的方式增强图像和关键点/地标。imgaug imgaug安装 pip install imgaug imgaug使用方...
imgaug json
最新发布
10-12
所给参考引用中未提及imgaug与JSON相关的内容。不过在实际应用里，imgaug是用于机器学习实验的图像增强库，而JSON是轻量级的数据交换格式，二者可能会在图像增强标注数据处理方面有结合使用的场景。 ### 使用imgaug处理JSON数据的可能方法 在图像增强任务中，JSON常用来存储图像的标注信息，像边界框坐标、类别标签等。当使用imgaug对图像进行增强时，也需要同步更新这些标注信息。以下是一个简单示例代码，展示如何使用imgaug增强图像并更新对应的JSON标注数据： ```python import imgaug as ia import imgaug.augmenters as iaa import json import cv2 import numpy as np # 加载JSON标注数据 with open('annotations.json', 'r') as f: annotations = json.load(f) # 定义图像增强序列 seq = iaa.Sequential([ iaa.Fliplr(0.5), # 水平翻转图像 iaa.GaussianBlur(sigma=(0, 3.0)) # 高斯模糊 ]) # 遍历每个标注项 for annotation in annotations: image_path = annotation['image_path'] image = cv2.imread(image_path) # 提取边界框信息 bboxes = [] for obj in annotation['objects']: x1, y1, x2, y2 = obj['bbox'] bboxes.append(ia.BoundingBox(x1=x1, y1=y1, x2=x2, y2=y2)) bbs = ia.BoundingBoxesOnImage(bboxes, shape=image.shape) # 应用图像增强 image_aug, bbs_aug = seq(image=image, bounding_boxes=bbs) # 更新标注信息 new_objects = [] for bbox_aug in bbs_aug.bounding_boxes: new_x1, new_y1, new_x2, new_y2 = bbox_aug.x1, bbox_aug.y1, bbox_aug.x2, bbox_aug.y2 new_objects.append({ 'bbox': [new_x1, new_y1, new_x2, new_y2], 'class': obj['class'] # 假设类别信息不变 }) # 更新当前标注项 annotation['image_path'] = 'aug_' + image_path annotation['objects'] = new_objects # 保存增强后的图像 cv2.imwrite('aug_' + image_path, image_aug) # 保存更新后的JSON标注数据 with open('augmented_annotations.json', 'w') as f: json.dump(annotations, f) ``` ### imgaug生成JSON格式数据 如果需要将imgaug增强后的图像信息以及对应的标注信息保存为JSON格式，可以按照下面的示例代码操作： ```python import imgaug as ia import imgaug.augmenters as iaa import json import cv2 # 定义图像增强序列 seq = iaa.Sequential([ iaa.Fliplr(0.5), iaa.GaussianBlur(sigma=(0, 3.0)) ]) # 加载图像 image = cv2.imread('example.jpg') # 应用图像增强 image_aug = seq(image=image) # 保存增强后的图像 cv2.imwrite('augmented_example.jpg', image_aug) # 创建JSON数据 data = { "original_image": "example.jpg", "augmented_image": "augmented_example.jpg", "augmentation_sequence": str(seq) } # 保存为JSON文件 with open('augmented_info.json', 'w') as f: json.dump(data, f) ```
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