数据增强之裁剪python代码
时间: 2024-08-01 09:01:10 浏览: 30
数据增强是一种常用的技术,通过随机变换原始图像,如裁剪,来扩充训练数据集,提高模型的泛化能力。以下是使用Python的`PIL`库进行图像裁剪的一个简单例子:
```python
from PIL import Image, ImageOps
def random_crop(image_path, output_size):
# 打开图片
img = Image.open(image_path)
# 获取原始尺寸
width, height = img.size
# 随机选择裁剪区域左上角坐标
left = np.random.randint(0, width - output_size)
top = np.random.randint(0, height - output_size)
# 裁剪图像
cropped_img = img.crop((left, top, left + output_size, top + output_size))
# 返回裁剪后的图像
return cropped_img
# 使用示例
image = random_crop('input_image.jpg', (224, 224)) # 假设output_size是一个宽度为224,高度为224的元组
cropped_path = 'output_cropped_image.jpg'
image.save(cropped_path)
```
这里假设`np.random.randint`是一个生成随机整数的函数。请注意,这个例子是基础版的,实际应用中你可能需要对数据增强设置一些限制条件,并处理可能出现的问题,比如边缘裁剪超出边界的情况。
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