albumentations.GaussianBlur的参数

`albumentations.GaussianBlur`是一个用于图像数据增强的函数，通常在计算机视觉领域，特别是在使用深度学习模型对图像进行预处理时会用到Albumentations库。它实现了高斯模糊效果，可以添加随机的、可控的噪声。这个函数的主要参数包括：

1. **blur_limit**: (tuple) 高斯滤波器半径范围，通常是两个整数，表示最小值和最大值，模糊程度会在这两个值之间随机选择。
2. **p**: (float) 变换的概率，默认为0.5，即有50%的可能性应用此变换。
3. **always_apply**: (bool) 是否总是应用此变换，即使`p`小于1。默认为False，意味着只有当随机生成的`mask`等于True时才应用。
4. **mask**: (numpy.array or None) 可选的二进制掩码，如果提供，则只在指定像素位置应用模糊。

使用时，你可以通过设置这些参数来控制模糊的程度以及是否在每次迭代中都应用该操作。例如：

transform = GaussianBlur(blur_limit=(3, 7), p=0.8)
augmented_image = transform(image=image_array)

相关问题

albumentations.GaussianBlur

`albumentations.GaussianBlur`是 Albumentations 库中的一个图像增强变换操作。Albumentations是一个广泛用于计算机视觉任务的数据增强库，它包含了一系列预处理函数，包括但不限于图像模糊、裁剪、旋转、翻转等。`GaussianBlur`就是其中的一个功能，它会对输入的图像应用高斯模糊滤波器，模拟真实世界中的模糊效果，常用于提高模型对图像变化的鲁棒性和训练数据多样性。这个操作可以随机调整模糊半径参数，使得每次应用时生成稍微不同的模糊程度。

在使用 `GaussianBlur` 之前，你需要先安装 `albumentations` 库，并通过如下方式导入：

from albumentations import GaussianBlur

然后你可以创建一个 `GaussianBlur` 变换实例，并将其添加到你的 `Compose` 对象中，以便在数据增强流程中应用：

transform = albumentations.Compose([
    GaussianBlur(p=0.5),  # p 参数控制模糊操作发生的概率
])
image_augmented = transform(image=image)

albumentations.augmentations.transform

Albumentations是一个流行的Python库，用于图像数据增强。它提供了一系列预定义的图像转换（augmentations.transforms），这些转换可以在训练机器学习模型时应用到输入图片上，增加数据多样性，防止过拟合，并有助于模型在实际应用中更好地泛化。

albumentations.augmentations.transforms是一个模块，包含许多不同类型的图像处理函数，比如旋转（rotate）、缩放（scale）、翻转（flip）、裁剪（crop）、颜色调整（color jitter）、添加噪声（gaussian blur）等等。每个函数都有其参数可以自定义，例如旋转的角度、缩放的比例、随机性等。用户可以通过组合这些变换创建复杂的增广管道（Pipeline），对整个图像批次进行统一处理。

使用示例：

from albumentations import (
    HorizontalFlip,
    VerticalFlip,
    RandomRotate90,
    IAAPerspective,
    ShiftScaleRotate,
    Resize,
    Normalize
)

# 创建一个增广管道
transform =.Compose([
    HorizontalFlip(p=0.5),       # 水平翻转，概率为0.5
    VerticalFlip(p=0.3),        # 垂直翻转，概率为0.3
    RandomRotate90(),            # 随机90度旋转
    IAAPerspective(p=0.2),      # 视角扭曲
    ShiftScaleRotate(shift_limit=0.1, scale_limit=0.1, rotate_limit=45, p=1.0),
    Resize(height=224, width=224),   # 调整图片尺寸
    Normalize(mean=(0.485, 0.456, 0.406), std=(0.229, 0.224, 0.225))  # 归一化
])