图像数据增强几何变换有哪几种

图像数据增强是指通过对原始图像进行一系列变换和处理，生成新的图像样本，以扩充训练数据集的方法。其中，几何变换是一种常用的图像数据增强方法，可以通过改变图像的几何形状和位置来生成新的图像样本。以下是几种常见的图像数据增强几何变换方法：

1. 平移（Translation）：将图像在水平和垂直方向上进行平移，可以通过改变图像的位置来生成新的样本。

2. 旋转（Rotation）：围绕图像中心点进行旋转，可以改变图像的角度和方向。

3. 缩放（Scaling）：按比例改变图像的尺寸，可以使图像变大或变小。

4. 翻转（Flip）：水平或垂直翻转图像，可以改变图像的镜像效果。

5. 剪切（Shear）：通过斜切变换改变图像的形状，可以使图像产生倾斜效果。

6. 仿射变换（Affine Transformation）：通过线性变换和平移来改变图像的形状和位置，可以实现平移、旋转、缩放和剪切等效果。

7. 透视变换（Perspective Transformation）：通过非线性变换来改变图像的形状和位置，可以实现图像的透视效果。

这些几何变换方法可以单独应用，也可以组合使用，通过随机参数生成多样化的图像样本。这样可以增加数据集的多样性，提高模型的泛化能力。

相关问题

数据增强几何变换的公式

数据增强几何变换是一种常用的数据增强技术，通过对原始数据进行几何变换，可以扩充数据集，增加模型的泛化能力。以下是几种常见的数据增强几何变换及其公式：

1. 平移（Translation）：
公式：x' = x + dx, y' = y + dy
其中，(x, y)为原始图像上的像素坐标，(x', y')为变换后的图像上的像素坐标，dx和dy分别表示在x和y方向上的平移量。

2. 缩放（Scaling）：
公式：x' = s * x, y' = s * y
其中，(x, y)为原始图像上的像素坐标，(x', y')为变换后的图像上的像素坐标，s为缩放因子。

3. 旋转（Rotation）：
公式：x' = x * cos(theta) - y * sin(theta), y' = x * sin(theta) + y * cos(theta)
其中，(x, y)为原始图像上的像素坐标，(x', y')为变换后的图像上的像素坐标，theta为旋转角度。

4. 翻转（Flip）：
a. 水平翻转：
公式：x' = width - x, y' = y
其中，(x, y)为原始图像上的像素坐标，(x', y')为变换后的图像上的像素坐标，width为图像宽度。
b. 垂直翻转：
公式：x' = x, y' = height - y
其中，(x, y)为原始图像上的像素坐标，(x', y')为变换后的图像上的像素坐标，height为图像高度。

最典型的几种几何失真有哪几种？数字图像原理简答题

常见的几何失真包括以下几种：

1. 相机内参失真：由于透镜形状、材质等因素，导致图像中的直线可能出现弯曲的情况，这种失真称为相机内参失真。

2. 相机外参失真：由于相机的位置和方向与实际场景不同，导致图像中的物体可能出现形变的情况，这种失真称为相机外参失真。

3. 地面仿射变换：当拍摄的场景与相机成像平面不平行时，会导致图像中的物体出现形变，这种失真称为地面仿射变换。

4. 透视失真：当相机成像时，离相机越远的物体看起来越小，离相机近的物体看起来越大，这种失真称为透视失真。

5. 等距变换：当场景与相机成像平面之间的距离发生变化时，图像中的物体可能会发生缩放，这种失真称为等距变换。

这些几何失真会影响图像的几何形状和空间关系，需要进行矫正或校正以消除这些失真。