# 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 20:32:32 浏览: 138
后端开发框架augmentations.py
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。
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