yolov5数据集扩充python代码

以下是使用 Albumentations 库对 YOLOv5 数据集进行数据增强的 Python 代码示例：

import albumentations as A
from albumentations.augmentations.bbox_utils import convert_bbox_to_albumentations, convert_bbox_from_albumentations

def get_train_transforms():
    return A.Compose([
        A.RandomSizedCrop(min_max_height=(800, 800), height=1024, width=1024, p=0.5),
        A.OneOf([
            A.HueSaturationValue(hue_shift_limit=0.2, sat_shift_limit=0.2, val_shift_limit=0.2, p=0.9),
            A.RandomBrightnessContrast(brightness_limit=0.2, contrast_limit=0.2, p=0.9),
        ], p=0.9),
        A.ToGray(p=0.01),
        A.HorizontalFlip(p=0.5),
        A.VerticalFlip(p=0.5),
        A.Resize(height=1024, width=1024, p=1),
        A.Cutout(num_holes=10, max_h_size=32, max_w_size=32, fill_value=0, p=0.5),
    ], bbox_params=A.BboxParams(format='pascal_voc', label_fields=['labels']))

def apply_augmentation(image, bboxes):
    aug = get_train_transforms()
    transformed = aug(image=image, bboxes=bboxes, labels=['object']*len(bboxes))
    transformed_bboxes = [convert_bbox_from_albumentations(bbox, 'pascal_voc', (1024, 1024)) for bbox in transformed['bboxes']]
    return transformed['image'], transformed_bboxes

在这个代码中，我们使用了 Albumentations 库来定义数据增强的操作。get_train_transforms 函数返回一个增强器，它包含了一系列增强操作，例如裁剪、色彩变换、翻转、缩放等等。apply_augmentation 函数使用 get_train_transforms 函数返回的增强器对输入的图像和边界框进行增强，并返回增强后的图像和边界框。在增强过程中，我们将边界框的格式转换为 Pascal VOC 格式，这是 YOLOv5 默认使用的边界框格式。