pil 图像随机翻转

时间: 2023-10-05 11:02:46 浏览: 48
PIL(Python Imaging Library)是一个图像处理库,通过使用PIL,我们可以对图像进行各种操作,包括图像随机翻转。 对于图像的随机翻转,我们可以使用PIL中的transpose()函数来实现。该函数用于在给定的方向上翻转图像。具体来说,我们可以将图像沿着水平或垂直方向翻转,并且还可以进行对角线方向的翻转。 要实现图像的随机翻转,我们可以使用random模块来随机选择翻转的方向。首先,我们需要导入PIL库和random库: ``` from PIL import Image import random ``` 接下来,我们可以使用Image.open()函数打开待翻转的图像,并且使用transpose()函数进行随机翻转。具体的代码如下: ``` # 打开图像 img = Image.open('input.jpg') # 随机选择翻转方向 flip_direction = random.choice([Image.FLIP_LEFT_RIGHT, Image.FLIP_TOP_BOTTOM]) # 进行翻转 flipped_img = img.transpose(flip_direction) # 显示翻转后的图像 flipped_img.show() ``` 以上代码中,'input.jpg'是待翻转的图像文件名,我们首先使用Image.open()函数打开图像。然后,使用random.choice()函数从两个翻转方向中随机选择一个,即Image.FLIP_LEFT_RIGHT代表水平翻转,Image.FLIP_TOP_BOTTOM代表垂直翻转。最后,使用transpose()函数对图像进行翻转,并通过show()函数显示翻转后的图像。 通过以上的步骤,我们可以实现对图像的随机翻转。这样的操作可以用于数据增强或者图像处理的一些应用中,帮助提高模型的鲁棒性和泛化能力。

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以以下代码为基础,绘制图片来 显示数据增强的过程和结果:def flip(root_path,img_name): #翻转图像 img = Image.open(os.path.join(root_path, img_name)) filp_img = img.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT) # filp_img.save(os.path.join(root_path,img_name.split('.')[0] + '_flip.jpg')) return filp_img def rotation(root_path, img_name): img = Image.open(os.path.join(root_path, img_name)) rotation_img = img.rotate(20) #旋转角度 # rotation_img.save(os.path.join(root_path,img_name.split('.')[0] + '_rotation.jpg')) return rotation_img def randomColor(root_path, img_name): #随机颜色 """ 对图像进行颜色抖动 :param image: PIL的图像image :return: 有颜色色差的图像image """ image = Image.open(os.path.join(root_path, img_name)) random_factor = np.random.randint(0, 31) / 10. # 随机因子 color_image = ImageEnhance.Color(image).enhance(random_factor) # 调整图像的饱和度 random_factor = np.random.randint(10, 21) / 10. # 随机因子 brightness_image = ImageEnhance.Brightness(color_image).enhance(random_factor) # 调整图像的亮度 random_factor = np.random.randint(10, 21) / 10. # 随机因子 contrast_image = ImageEnhance.Contrast(brightness_image).enhance(random_factor) # 调整图像对比度 random_factor = np.random.randint(0, 31) / 10. # 随机因子 return ImageEnhance.Sharpness(contrast_image).enhance(random_factor) # 调整图像锐度 def contrastEnhancement(root_path, img_name): # 对比度增强 image = Image.open(os.path.join(root_path, img_name)) enh_con = ImageEnhance.Contrast(image) contrast = 1.5 image_contrasted = enh_con.enhance(contrast) return image_contrasted def brightnessEnhancement(root_path,img_name):#亮度增强 image = Image.open(os.path.join(root_path, img_name)) enh_bri = ImageEnhance.Brightness(image) brightness = 1.5 image_brightened = enh_bri.enhance(brightness) return image_brightened def colorEnhancement(root_path,img_name):#颜色增强 image = Image.open(os.path.join(root_path, img_name)) enh_col = ImageEnhance.Color(image) color = 1.5 image_colored = enh_col.enhance(color) return image_colored from PIL import Image from PIL import ImageEnhance import os #import cv2 import numpy as np imageDir="./test/0" #要改变的图片的路径文件夹 saveDir="./new" #要保存的图片的路径文件夹 for name in os.listdir(imageDir): saveName= name[:-4]+"id.jpg" image = Image.open(os.path.join(imageDir, name)) image.save(os.path.join(saveDir,saveName)) saveName= name[:-4]+"be.jpg" saveImage=brightnessEnhancement(imageDir,name) saveImage.save(os.path.join(saveDir,saveName)) saveName= name[:-4]+"fl.jpg" saveImage=flip(imageDir,name) saveImage.save(os.path.join(saveDir,saveName)) saveName= name[:-4]+"ro.jpg" saveImage=rotation(imageDir,name) saveImage.save(os.path.join(saveDir,saveName))

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