实例分割的数据增强代码

时间: 2023-09-09 19:10:30 浏览: 49
以下是一个示例数据增强代码,其中使用了常见的图像增强技术,如随机旋转、缩放、翻转、裁剪等。 ```python import random import cv2 def random_crop(image, mask, size=(256, 256)): h, w = image.shape[:2] new_h, new_w = size top = random.randint(0, h - new_h) left = random.randint(0, w - new_w) image = image[top: top + new_h, left: left + new_w] mask = mask[top: top + new_h, left: left + new_w] return image, mask def random_rotate(image, mask, angle_range=(-30, 30)): angle = random.uniform(angle_range[0], angle_range[1]) h, w = image.shape[:2] center = (w / 2, h / 2) matrix = cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, 1.0) image = cv2.warpAffine(image, matrix, (w, h), flags=cv2.INTER_LINEAR) mask = cv2.warpAffine(mask, matrix, (w, h), flags=cv2.INTER_NEAREST) return image, mask def random_scale(image, mask, scale_range=(0.8, 1.2)): scale = random.uniform(scale_range[0], scale_range[1]) h, w = image.shape[:2] new_h, new_w = int(h * scale), int(w * scale) image = cv2.resize(image, (new_w, new_h), interpolation=cv2.INTER_LINEAR) mask = cv2.resize(mask, (new_w, new_h), interpolation=cv2.INTER_NEAREST) return image, mask def random_flip(image, mask, flip_prob=0.5): if random.random() < flip_prob: image = cv2.flip(image, 1) mask = cv2.flip(mask, 1) return image, mask def apply_augmentations(image, mask): image, mask = random_crop(image, mask) image, mask = random_rotate(image, mask) image, mask = random_scale(image, mask) image, mask = random_flip(image, mask) return image, mask ```

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