OpenCV实现数据的旋转、尺度和背景增强（个人笔记）

最新推荐文章于 2024-09-02 00:13:32 发布

原创

最新推荐文章于 2024-09-02 00:13:32 发布 · 355 阅读

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CC 4.0 BY-SA版权

这篇博客详细记录了如何使用OpenCV库进行图像数据的旋转、缩放和背景增强操作，适用于图像处理和机器学习的数据预处理。通过实例介绍了相关函数的用法，帮助理解图像增强在提升模型性能中的作用。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

import os
import cv2 as cv
import numpy as np
import random

back_dir = "Z:/data/back"
back = []
for file in os.listdir(back_dir):
    if file.split('.')[-1] not in ['jpg']:
        continue
    path = back_dir + "/" + file
    back.append(path)
np.random.shuffle(back)

data_dir = "./data/phone"
dst_dir = "Z:/data/train_data/screen/screen_07"
annt_file = "screen_07.txt"
writer = open(annt_file, "w+")
file_count = 0
pixel_value = 20
for file in os.listdir(data_dir):  # 5
    path = data_dir + '/' + file
    # image_name = file.split('/')[-1].split('.')[0]
    src = cv.imread(path, cv.IMREAD_COLOR)
    size_count = 0
    for w_size in range(100, 241, 5):  # 28
        # w_size = np.random.choice(np.arange(120, 220, 5))
        src = cv.resize(src, dsize=(w_size, w_size * 2))  # 手机尺寸比例
        src_h, src_w, _ = src.shape
        # cv.imshow("src", src)

        points = [[0, 0, 1], [0, src_h, 1], [src_w, 0, 1], [src_w, src_h, 1]]
        points = np