用python批量增强多张样本图像

你可以使用 Python 的图像处理库，如 OpenCV、Pillow 或者 scikit-image 来实现批量图像增强。

首先，你需要加载图像数据集。接着，你可以使用循环来遍历每一张图像，并使用相应的图像增强方法来处理每一张图像。最后，你可以将处理后的图像保存回硬盘或者内存中。

以下是一个使用 Python 和 OpenCV 实现图像翻转的例子：

import cv2

# 加载图像数据集
image_list = []
for i in range(10):
  image_list.append(cv2.imread('image_{}.jpg'.format(i)))

# 遍历每一张图像并使用 cv2.flip() 进行翻转
for image in image_list:
  flipped_image = cv2.flip(image, 1)
  cv2.imshow('Flipped Image', flipped_image)
  cv2.waitKey(0)

# 保存处理后的图像
for i, image in enumerate(image_list):
  cv2.imwrite('flipped_image_{}.jpg'.format(i), flipped_image)

在这个例子中，我们首先加载了 10 张图像，然后使用循环来遍历每一张图像，并使用 OpenCV 中的 cv2.flip() 函数来对图像进行翻转。最后，我们使用 cv2.imwrite() 函数来保存处理后的图像。

你可以使用类似的方法来实现其他的图像增强操作，例如旋转、缩放、裁剪等等。