语义分割图像增强算法

语义分割图像增强算法是为了丰富图像训练集，提取图像特征和泛化模型而设计的。常见的图像增强方式包括旋转图像、剪切图像、改变图像色差、扭曲图像特征、改变图像尺寸大小和增强图像噪音等。然而，对于语义分割任务，需要同时对原始图像和掩码图进行增强，因此现有的深度学习框架自带的图像增强工具并不能直接使用。但是可以使用Augmentor工具库来实现该功能。通过定义图像的旋转、翻转、缩放等操作，并指定执行的概率和参数，可以在训练集中生成更多的增强样本。例如，可以使用以下Python代码对图像进行数据增强：

import Augmentor

p = Augmentor.Pipeline("test1")
p.ground_truth("test2")

p.rotate(probability=0.8, max_left_rotation=10, max_right_rotation=10)
p.flip_left_right(probability=0.5)
p.zoom_random(probability=0.3, percentage_area=0.85)

p.sample(20)

这段代码使用Augmentor库导入数据增强工具并设置图像存储路径和掩码文件存储路径。然后通过调用旋转、翻转和缩放等函数来增强图像，可以根据需要设置执行的概率和参数。最后，调用sample函数生成扩充后的数据样本。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [结合图像语义分割的增强现实型平视显示系统设计与研究](https://download.csdn.net/download/weixin_38595473/14937134)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [语义分割图像增强新方法](https://blog.csdn.net/niuxuerui11/article/details/114866772)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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