python图像增强_图像增强--代码汇总

本文介绍了Python中实现图像增强的几个关键函数,包括随机改变亮度、对比度和颜色,随机填充,以及随机裁剪等操作。这些函数用于数据预处理,可以用于图像识别或目标检测任务,提高模型的泛化能力。

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#模块:数据增强

#相关函数:

#功能:

#1、# 随机改变亮暗、对比度和颜色等 def random_distort(img):

#2、# 随机填充 def random_expand(

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import numpy as np

import cv2

from PIL import Image, ImageEnhance

import random

# 随机改变亮暗、对比度和颜色等

def random_distort(img):

# 随机改变亮度

def random_brightness(img, lower=0.5, upper=1.5):

e = np.random.uniform(lower, upper)

return ImageEnhance.Brightness(img).enhance(e)

# 随机改变对比度

def random_contrast(img, lower=0.5, upper=1.5):

e = np.random.uniform(lower, upper)

return ImageEnhance.Contrast(img).enhance(e)

# 随机改变颜色

def random_color(img, lower=0.5, upper=1.5):

e = np.random.uniform(lower, upper)

return ImageEnhance.Color(img).enhance(e)

ops = [random_brightness, random_contrast, random_color]

np.random.shuffle(ops)

img = Image.fromarray(img)

img = ops[0](img)

img = ops[1](img)

img = ops[2](img)

img = np.asarray(img)

return img

# 随机填充

def random_expand(img,

gtboxes,

max_ratio=4.,

fill=None,

keep_ratio=True,

thresh=0.5):

if random.random() > thresh:

return img, gtboxes

if max_ratio < 1.0:

return img, gtboxes

h, w, c = img.shape

ratio_x = random.uniform(1, max_ratio)

if keep_ratio:

ratio_y = ratio_x

else:

ratio_y = random.uniform(1, max_ratio)

oh = int(

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