图像增强：同时变换关键点、边界框和分割掩码

资源摘要信息:"本项目名为‘颜色分类leetcode-transforms’，主要专注于图像增强技术，尤其是对图像以及相关的图像数据结构（如关键点、边界框、分割掩码）进行同步转换。项目从一个基础的变换库扩展而来，目前包含了一系列的转换功能，涵盖了图像处理中常见的一些操作，包括颜色抖动(ColorJitter)、随机擦除(RandomErasing)、扩展(Expand)、缩放(Scale)、调整大小(Resize)、裁剪(Crop)、弹性变换(ElasticTransform)、旋转(Rotate)、平移(Shift)和翻转(Flip)。这些变换功能可以分为两类：几何变换和光度变换。 几何变换是指那些改变图像形状的操作，目的是让图像处理算法能够抵抗图像在位置或方向上的变化以及图像变形。这类变换包括缩放、旋转、裁剪等操作。光度变换则是指那些对颜色通道进行修改的操作，目的是让算法能够对光照条件和颜色变化具有更好的鲁棒性。这类变换包括颜色抖动、随机擦除等。 在计算机视觉领域，对于图像分类以外的问题，如物体检测和图像分割，单纯的图像变换往往是不足以解决问题的。例如，在物体检测任务中，仅仅变换图像本身是不够的，因为同时还需要变换边界框以保证它们在物理世界中的位置和大小与变换后的图像保持一致。同样的，在图像分割任务中，除了变换图像以外，还需要正确处理分割掩码，因为直接对掩码进行插值变换可能会导致几何上的失真，这在视觉上是不满足要求的。 项目中特别提到了一个称为PRNG（伪随机数生成器）的组件，它用于生成随机数，以保证变换操作的随机性和不可预测性。此外，项目中使用了名为Compose的转换函数，它能够将多个变换操作组合成一个单一的转换，这样可以方便地对图像及其相关数据进行复杂的复合变换操作。 标签信息表明这是一个开源系统，意味着该项目是公开的，任何人都可以查看源代码、修改并贡献代码。开源项目的一大优势是其透明度和可扩展性，允许社区中的开发者共同协作，不断提升和优化项目功能。 从文件名称‘transforms-master’可以推断，这是一个包含项目主分支代码的压缩包，通常包含了最新版本的所有文件和代码库。这意味着用户在解压并使用这个压缩包后，将能够获得项目最新的功能和改进。"