albumentations.augmentations.transform

Albumentations是一个流行的Python库，用于图像数据增强。它提供了一系列预定义的图像转换（augmentations.transforms），这些转换可以在训练机器学习模型时应用到输入图片上，增加数据多样性，防止过拟合，并有助于模型在实际应用中更好地泛化。

albumentations.augmentations.transforms是一个模块，包含许多不同类型的图像处理函数，比如旋转（rotate）、缩放（scale）、翻转（flip）、裁剪（crop）、颜色调整（color jitter）、添加噪声（gaussian blur）等等。每个函数都有其参数可以自定义，例如旋转的角度、缩放的比例、随机性等。用户可以通过组合这些变换创建复杂的增广管道（Pipeline），对整个图像批次进行统一处理。

使用示例：

from albumentations import (
    HorizontalFlip,
    VerticalFlip,
    RandomRotate90,
    IAAPerspective,
    ShiftScaleRotate,
    Resize,
    Normalize
)

# 创建一个增广管道
transform =.Compose([
    HorizontalFlip(p=0.5),       # 水平翻转，概率为0.5
    VerticalFlip(p=0.3),        # 垂直翻转，概率为0.3
    RandomRotate90(),            # 随机90度旋转
    IAAPerspective(p=0.2),      # 视角扭曲
    ShiftScaleRotate(shift_limit=0.1, scale_limit=0.1, rotate_limit=45, p=1.0),
    Resize(height=224, width=224),   # 调整图片尺寸
    Normalize(mean=(0.485, 0.456, 0.406), std=(0.229, 0.224, 0.225))  # 归一化
])