要使用平均滤波器增广图像,我们只需要使用随机大小的内核对输入图像进行滤波。 class GaussianBlur(object):def __init__(self, max_kernel=(7, 7)):self.max_kernel = ((max_kernel + 1) // 2)def __call__(self, X, Y):kernel_size = (np.random.randint(1, self.max_kernel[0]) * 2 + 1...
这样,每次从数据加载器获取的images都是经过随机增广后的图像。 5. 验证增广效果 最后,我们可以使用以下代码可视化增强后的图像效果: defimshow(tensors):images=torchvision.utils.make_grid(tensors)images=images/2+0.5# 取消归一化plt.imshow(images.numpy().transpose((1,2,0)))plt.axis('off')plt.show()...
要进行图像增广,通常会随机裁剪图像。换句话说,我们在随机区域上裁剪了一部分随机大小的图像。 可以从尺寸的比例(高度,宽度)中选择裁剪图像的尺寸。如果未指定裁剪的比例最大大小,则默认情况下,我们将认为它是图像的大小。 代码语言:javascript 复制 classCrop(object):def__init__(self,min_size_ratio,max_size_...
SamplePairing 从训练集中随 机抽取两幅图像,分别经过基础数据增广操作(如 随机裁剪、水平翻转等)处理后,以像素值取平均值 的形式叠加两幅图像合成一个新的样本,标签为原样本标签中的一种。
简介:进行图像增广(数据扩充)的15种功能总结和Python代码实现 剪下 在整个输入上用0替换进行抠图并同时裁剪目标 抠图非常直观。它涉及随机删除输入图像的区域。它的工作方式与我们之前提到的裁剪相同。但是,我们不删除相关区域。因此,我们可以再次允许用户提供每个比例的要删除区域的最小和最大大小,最大区域数,以同时或...
简介:进行图像增广(数据扩充)的15种功能总结和Python代码实现 python代码可以自己扩充图像数据集。 无论我们喜欢Keras还是Pytorch,我们都可以使用丰富的资料库来有效地增广我们的图像。但是如果遇到特殊情况: 我们的数据集结构复杂(例如3个输入图像和1-2个分段输出)。