# List of augmentations based on randaugment import random import PIL, PIL.ImageOps, PIL.ImageEnhance, PIL.ImageDraw import numpy as np import torch from torchvision.transforms.transforms import Compose random_mirror = True def ShearX(img, v): if random_mirror and random.random() > 0.5: v = -v return img.transform(img.size, PIL.Image.AFFINE, (1, v, 0, 0, 1, 0)) def ShearY(img, v): if random_mirror and random.random() > 0.5: v = -v return img.transform(img.size, PIL.Image.AFFINE, (1, 0, 0, v, 1, 0)) def Identity(img, v): return img def TranslateX(img, v): if random_mirror and random.random() > 0.5: v = -v v = v * img.size[0] return img.transform(img.size, PIL.Image.AFFINE, (1, 0, v, 0, 1, 0)) def TranslateY(img, v): if random_mirror and random.random() > 0.5: v = -v v = v * img.size[1] return img.transform(img.size, PIL.Image.AFFINE, (1, 0, 0, 0, 1, v)) def TranslateXAbs(img, v): if random.random() > 0.5: v = -v return img.transform(img.size, PIL.Image.AFFINE, (1, 0, v, 0, 1, 0)) def TranslateYAbs(img, v): if random.random() > 0.5: v = -v return img.transform(img.size, PIL.Image.AFFINE, (1, 0, 0, 0, 1, v))
时间: 2024-04-08 21:32:32 浏览: 13
这段代码定义了一些基于randaugment的图像增强函数。这些函数使用了PIL库来对图像进行不同的变换。
以下是每个函数的作用和参数说明:
- ShearX: 对图像进行X轴方向的剪切变换。v是剪切参数,代表剪切的程度。
- ShearY: 对图像进行Y轴方向的剪切变换。v是剪切参数,代表剪切的程度。
- Identity: 保持图像不变,即不进行任何变换。v参数不会被使用。
- TranslateX: 对图像进行X轴方向的平移变换。v是平移参数,范围为-1到1之间,表示平移的比例。
- TranslateY: 对图像进行Y轴方向的平移变换。v是平移参数,范围为-1到1之间,表示平移的比例。
- TranslateXAbs: 对图像进行X轴方向的绝对值平移变换。v是绝对值平移参数,范围为0到图像宽度之间。
- TranslateYAbs: 对图像进行Y轴方向的绝对值平移变换。v是绝对值平移参数,范围为0到图像高度之间。
在每个函数中,如果random_mirror为True并且随机生成的一个0到1之间的随机数大于0.5,那么相应的参数v会取负值,实现镜像效果。
这些函数可以作为图像增强的一部分,通过组合不同的函数来对图像进行多样化的变换。
相关问题
报错 from albumentations.augmentations import transforms
如果你在运行这段代码时遇到了报错,可能是因为你没有安装albumentations库,或者是版本不兼容。你可以尝试在终端中运行以下命令安装最新版本的albumentations:
```
pip install -U albumentations
```
如果已经安装了albumentations,还是遇到了问题,那么可能是因为transforms变量不存在,你可以检查一下albumentations的版本是否兼容这个代码。或者你可以提供更多的错误信息,让我更好地理解你的问题并提供更准确的解答。
module> from utils.augmentations import letterbox ModuleNotFoundError: No module named 'utils'
根据引用的错误信息可以看出,在运行自己的数据集时报了一个模块导入错误。具体错误是ModuleNotFoundError: No module named 'ultralytics',这意味着你的代码缺少名为'ultralytics'的模块。你需要确保你的代码中安装了该模块,并且路径正确。
引用的错误信息描述了在使用paddlepaddle进行深度学习过程中遇到了一个ModuleNotFoundError: No module named 'paddle.v2'的错误。这表明你的代码中缺少名为'paddle'的模块。解决思路是更新到python3之后,这个包里的画图工具改变了,使用python2的可以使用,但实验python3就不行了。
引用的问题描述了一个AttributeError: Can‘t get attribute ‘SiLU‘ on module 'torch.nn.modules.activation'的错误。这个错误表示在'torch.nn.modules.activation'模块上找不到'SiLU'属性。这可能是因为你使用了不兼容的PyTorch版本或者该属性已被删除。可以尝试更新PyTorch版本或者查看文档以了解是否有新的替代方法。
至于你提到的另一个错误引用中的ModuleNotFoundError: No module named 'utils',可能是由于你的代码中缺少名为'utils'的模块。你需要确保你的代码中安装了该模块,并且路径正确。
综上所述,你遇到的这些错误都是因为缺少相应的模块或者版本不兼容导致的。请检查你的代码和依赖库,并确保安装了正确的模块和版本。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [运行yolov3报错解决](https://blog.csdn.net/qq_34508123/article/details/131364442)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [问题解决:ImportError: No module named paddle.v2](https://download.csdn.net/download/weixin_38702110/14852454)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [pytorch常见问题](https://blog.csdn.net/weixin_44591652/article/details/122946275)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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