image.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT)

时间: 2023-11-25 19:04:27 浏览: 57
This code will flip an image horizontally (left to right) using the PIL (Python Imaging Library) module. The resulting image will be a new image object that is a mirror image of the original image. Here is an example of how to use this code: ```python from PIL import Image # Open the image file image = Image.open('my_image.jpg') # Flip the image horizontally flipped_image = image.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT) # Save the flipped image to a new file flipped_image.save('flipped_image.jpg') ``` In this example, the original image file is opened using the `Image.open()` method from the PIL module. The `transpose()` method is then called on the image object, passing in the constant `Image.FLIP_LEFT_RIGHT` to indicate that the image should be flipped horizontally. The resulting flipped image is then saved to a new file using the `save()` method.

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以以下代码为基础,绘制图片来 显示数据增强的过程和结果:def flip(root_path,img_name): #翻转图像 img = Image.open(os.path.join(root_path, img_name)) filp_img = img.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT) # filp_img.save(os.path.join(root_path,img_name.split('.')[0] + '_flip.jpg')) return filp_img def rotation(root_path, img_name): img = Image.open(os.path.join(root_path, img_name)) rotation_img = img.rotate(20) #旋转角度 # rotation_img.save(os.path.join(root_path,img_name.split('.')[0] + '_rotation.jpg')) return rotation_img def randomColor(root_path, img_name): #随机颜色 """ 对图像进行颜色抖动 :param image: PIL的图像image :return: 有颜色色差的图像image """ image = Image.open(os.path.join(root_path, img_name)) random_factor = np.random.randint(0, 31) / 10. # 随机因子 color_image = ImageEnhance.Color(image).enhance(random_factor) # 调整图像的饱和度 random_factor = np.random.randint(10, 21) / 10. # 随机因子 brightness_image = ImageEnhance.Brightness(color_image).enhance(random_factor) # 调整图像的亮度 random_factor = np.random.randint(10, 21) / 10. # 随机因子 contrast_image = ImageEnhance.Contrast(brightness_image).enhance(random_factor) # 调整图像对比度 random_factor = np.random.randint(0, 31) / 10. # 随机因子 return ImageEnhance.Sharpness(contrast_image).enhance(random_factor) # 调整图像锐度 def contrastEnhancement(root_path, img_name): # 对比度增强 image = Image.open(os.path.join(root_path, img_name)) enh_con = ImageEnhance.Contrast(image) contrast = 1.5 image_contrasted = enh_con.enhance(contrast) return image_contrasted def brightnessEnhancement(root_path,img_name):#亮度增强 image = Image.open(os.path.join(root_path, img_name)) enh_bri = ImageEnhance.Brightness(image) brightness = 1.5 image_brightened = enh_bri.enhance(brightness) return image_brightened def colorEnhancement(root_path,img_name):#颜色增强 image = Image.open(os.path.join(root_path, img_name)) enh_col = ImageEnhance.Color(image) color = 1.5 image_colored = enh_col.enhance(color) return image_colored from PIL import Image from PIL import ImageEnhance import os #import cv2 import numpy as np imageDir="./test/0" #要改变的图片的路径文件夹 saveDir="./new" #要保存的图片的路径文件夹 for name in os.listdir(imageDir): saveName= name[:-4]+"id.jpg" image = Image.open(os.path.join(imageDir, name)) image.save(os.path.join(saveDir,saveName)) saveName= name[:-4]+"be.jpg" saveImage=brightnessEnhancement(imageDir,name) saveImage.save(os.path.join(saveDir,saveName)) saveName= name[:-4]+"fl.jpg" saveImage=flip(imageDir,name) saveImage.save(os.path.join(saveDir,saveName)) saveName= name[:-4]+"ro.jpg" saveImage=rotation(imageDir,name) saveImage.save(os.path.join(saveDir,saveName))

def get_Image_dim_len(png_dir: str,jpg_dir:str): png = Image.open(png_dir) png_w,png_h=png.width,png.height #若第十行报错,说明jpg图片没有对应的png图片 png_dim_len = len(np.array(png).shape) assert png_dim_len==2,"提示:存在三维掩码图" jpg=Image.open(jpg_dir) jpg = ImageOps.exif_transpose(jpg) jpg.save(jpg_dir) jpg_w,jpg_h=jpg.width,jpg.height print(jpg_w,jpg_h,png_w,png_h) assert png_w==jpg_w and png_h==jpg_h,print("提示:%s mask图与原图宽高参数不一致"%(png_dir)) """2.读取单个图像均值和方差""" def pixel_operation(image_path: str): img = cv.imread(image_path, cv.IMREAD_COLOR) means, dev = cv.meanStdDev(img) return means,dev """3.分割数据集,生成label文件""" # 原始数据集 ann上一级 data_root = './work/voc_data02' #图像地址 image_dir="./JPEGImages" # ann图像文件夹 ann_dir = "./SegmentationClass" # txt文件保存路径 split_dir = './ImageSets/Segmentation' mmengine.mkdir_or_exist(osp.join(data_root, split_dir)) png_filename_list = [osp.splitext(filename)[0] for filename in mmengine.scandir( osp.join(data_root, ann_dir), suffix='.png')] jpg_filename_list=[osp.splitext(filename)[0] for filename in mmengine.scandir( osp.join(data_root, image_dir), suffix='.jpg')] assert len(jpg_filename_list)==len(png_filename_list),"提示:原图与掩码图数量不统一" print("数量检查无误") for i in range(10): random.shuffle(jpg_filename_list) red_num=0 black_num=0 with open(osp.join(data_root, split_dir, 'trainval.txt'), 'w+') as f: length = int(len(jpg_filename_list)) for line in jpg_filename_list[:length]: pngpath=osp.join(data_root,ann_dir,line+'.bmp') jpgpath=osp.join(data_root,image_dir,line+'.bmp') get_Image_dim_len(pngpath,jpgpath) img=cv.imread(pngpath,cv.IMREAD_GRAYSCALE) red_num+=len(img)*len(img[0])-len(img[img==0]) black_num+=len(img[img==0]) f.writelines(line + '\n') value=0 train_mean,train_dev=[[0.0,0.0,0.0]],[[0.0,0.0,0.0]] with open(osp.join(data_root, split_dir, 'train.txt'), 'w+') as f: train_length = int(len(jpg_filename_list) * 7/ 10) for line in jpg_filename_list[:train_length]: jpgpath=osp.join(data_root,image_dir,line+'.bmp') mean,dev=pixel_operation(jpgpath) train_mean+=mean train_dev+=dev f.writelines(line + '\n') with open(osp.join(data_root, split_dir, 'val.txt'), 'w+') as f: for line in jpg_filename_list[train_length:]: jpgpath=osp.join(data_root,image_dir,line+'.bmp') mean,dev=pixel_operation(jpgpath) train_mean+=mean train_dev+=dev f.writelines(line + '\n') 帮我把这段代码改成bmp图像可以制作数据集的代码

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