图片数据增强的python代码
时间: 2023-11-10 08:02:50 浏览: 101
图片数据增强是指通过对原始图像进行一系列的变换和处理,生成新的图像来扩充训练数据集的方法。Python提供了多种库可以用于实现图片数据增强,下面是一个使用imgaug库实现图片数据增强的示例代码:
```python
import imgaug.augmenters as iaa
import cv2
# 读取原始图像
image = cv2.imread('original_image.jpg')
# 定义图像增强的操作
augmentation = iaa.Sequential([
iaa.Fliplr(0.5), # 随机水平翻转50%的图像
iaa.Crop(percent=(0, 0.1)), # 随机裁剪图像的10%大小
iaa.GaussianBlur(sigma=(0, 0.5)), # 随机应用高斯模糊,模糊程度可调
iaa.AdditiveGaussianNoise(scale=(0, 0.1 * 255)) # 随机添加高斯噪声,强度可调
])
# 利用增强操作生成新的图像
augmented_images = augmentation(images=[image])
# 保存增强后的图像
for i, new_image in enumerate(augmented_images):
cv2.imwrite(f'augmented_image_{i}.jpg', new_image)
```
上述代码首先读取原始图像,然后通过定义一系列的图像增强操作来生成新的图像。常用的图像增强操作包括翻转、裁剪、模糊和添加噪声等。最后,利用生成的增强操作来生成新的图片,并保存在本地。这样就能通过生成的新图像来扩充训练数据集,提高模型的泛化能力。
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