数据集增强代码

数据集增强是一种有效的方法，可以通过改变图像或文本的旋转、翻转、缩放等方式，生成更多的训练数据，从而提高模型的泛化能力和准确率。以下是一个图像数据集增强的Python代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 图像翻转
def flip(image, mode):
    """
    :param image: 原始图像
    :param mode: 翻转方式，0表示沿x轴翻转，1表示沿y轴翻转，-1表示沿x轴和y轴同时翻转
    :return: 翻转后的图像
    """
    return cv2.flip(image, mode)

# 旋转图像
def rotate(image, angle, scale=1.0):
    """
    :param image: 原始图像
    :param angle: 旋转角度
    :param scale: 缩放比例，默认为1.0
    :return: 旋转后的图像
    """
    h, w = image.shape[:2]
    center = (w // 2, h // 2)
    M = cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, scale)
    return cv2.warpAffine(image, M, (w, h))

# 模糊图像
def blur(image, ksize):
    """
    :param image: 原始图像
    :param ksize: 模糊核大小
    :return: 模糊后的图像
    """
    return cv2.blur(image, (ksize, ksize))

# 添加高斯噪声
def add_gaussian_noise(image, mean=0, std=15):
    """
    :param image: 原始图像
    :param mean: 噪声均值，默认为0
    :param std: 噪声方差，默认为15
    :return: 添加噪声后的图像
    """
    noise = np.random.normal(mean, std, image.shape)
    return np.clip(image + noise, 0, 255).astype(np.uint8)

# 图像缩放
def resize(image, size):
    """
    :param image: 原始图像
    :param size: 缩放尺寸，格式为（宽度，高度）
    :return: 缩放后的图像
    """
    return cv2.resize(image, size)

# 随机裁剪图像
def random_crop(image, crop_size):
    """
    :param image: 原始图像
    :param crop_size: 裁剪尺寸，格式为（宽度，高度）
    :return: 裁剪后的图像
    """
    h, w = image.shape[:2]
    ch, cw = crop_size
    if ch >= h or cw >= w:
        raise ValueError("Crop size should be smaller than original size.")
    x = np.random.randint(w - cw)
    y = np.random.randint(h - ch)
    return image[y:y+ch, x:x+cw]

# 图像亮度调整
def brightness(image, delta):
    """
    :param image: 原始图像
    :param delta: 亮度调整值，取值范围为[-255, 255]
    :return: 调整亮度后的图像
    """
    return np.clip(image + delta, 0, 255).astype(np.uint8)

通过调用上述函数，可以对图像进行多种增强操作。例如，以下代码将对图像进行翻转、旋转、模糊、添加高斯噪声、缩放、随机裁剪和亮度调整等操作：

image = cv2.imread("image.jpg")

# 图像翻转
image_flip_x = flip(image, 0)
image_flip_y = flip(image, 1)
image_flip_xy = flip(image, -1)

# 旋转图像
image_rotate_30 = rotate(image, 30)
image_rotate_60 = rotate(image, 60)

# 模糊图像
image_blur = blur(image, 5)

# 添加高斯噪声
image_noise = add_gaussian_noise(image)

# 图像缩放
image_resize = resize(image, (640, 480))

# 随机裁剪图像
image_crop = random_crop(image, (320, 240))

# 图像亮度调整
image_bright = brightness(image, 50)

类似地，可以为文本数据集编写增强代码，例如随机删除、替换或插入词语，或者对文本进行随机打乱、缩短或延长等操作。