python图像数据增强算法代码

当涉及到图像数据增强算法时，Python中有很多库可以使用，其中最常用的是OpenCV和PIL（Python Imaging Library）。下面是一个使用OpenCV库实现图像数据增强的示例代码：

import cv2
import numpy as np

def image_augmentation(image):
    # 随机水平翻转
    if np.random.rand() < 0.5:
        image = cv2.flip(image, 1)

    # 随机旋转
    angle = np.random.randint(-10, 10)
    M = cv2.getRotationMatrix2D((image.shape[1] / 2, image.shape[0] / 2), angle, 1)
    image = cv2.warpAffine(image, M, (image.shape[1], image.shape[0]))

    # 随机亮度调整
    brightness = np.random.randint(-50, 50)
    image = cv2.add(image, brightness)

    # 随机对比度调整
    contrast = np.random.uniform(0.5, 1.5)
    image = cv2.multiply(image, contrast)

    return image

# 加载图像
image = cv2.imread('image.jpg')

# 进行图像增强
augmented_image = image_augmentation(image)

# 显示原始图像和增强后的图像
cv2.imshow('Original Image', image)
cv2.imshow('Augmented Image', augmented_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这段代码实现了几种常见的图像数据增强操作，包括随机水平翻转、随机旋转、随机亮度调整和随机对比度调整。你可以根据自己的需求进行修改和扩展。