RESIZE_SIZE),albumentations.OneOf([albumentations.RandomGamma(gamma_limit=(60,120),p=0.9),albumentations.RandomBrightnessContrast(brightness_limit=0.2,contrast_limit=0.2,p=0.9),albumentations.CLAHE(clip_limit=4.0,tile_grid_size=(4,4),p=0.9),]),albumentations.OneOf([albumentations.Blur(blur...
CLAHE:直方图均衡(高级版)。 ColorJitter:随机扰动亮度、对比度、饱和度和色度。 Downscale:先下采样再上采样,采样比率随机。 Emboss:增强左下右上对角线边缘,原图像加上空域高通滤波的结果。 11 特殊变换 RandomGridShuffle:随机网格打乱,将图像拆成M*N网格,随机排列顺序。 Sharpen:原图像加上Laplacian高通。 Unsharp...
CLAHE自适应直方图均衡 importalbumentationsasA importcv2 importnumpyasnp importmatplotlib.pyplotasplt #解决中文显示问题 plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #ReadanimagewithOpenCVandconvertittotheRGBcolorspace image=cv2.imread("aa.jpg") image=cv2.cvtCol...
CLAHE(clip_limit=4.0, tile_grid_size=(8,8), always_apply=False, p=0.5)#将对比度受限的自适应直方图均衡化应用于输入图像 Cutout 在图像中生成正方形区域 Cutout(num_holes=8, max_h_size=8, max_w_size=8, fill_value=0, always_apply=False, p=0.5)#在图像中生成正方形区域。
CLAHE(clip_limit=2), IAASharpen(), IAAEmboss(), RandomContrast(), RandomBrightness(), ], p=0.3), HueSaturationValue(p=0.3), ], p=p) aug== strong_aug(p=1) img_strong_aug= aug(image=image)['image']#showplt.subplot(2, 3, 1) ...
CLAHE自适应直方图均衡 ChannelShuffle随机重新排列输入RGB图像的通道。 InvertImg反色 Cutout 随机擦除 RandomFog随机雾化 GridDropout网格擦除 摘要 albumentations包是一种针对数据增强专门写的API,里面基本包含大量的数据增强...
A.CLAHE(clip_limit=2), A.IAASharpen(), A.IAAEmboss(), A.RandomBrightnessContrast(), ],p=0.3), A.HueSaturationValue(p=0.3), ]) 2.3 自带的天气增强 1.随机下雨 transform=A.Compose( [A.RandomRain(brightness_coefficient=0.9,drop_width=1,blur_value=5,p=1)], ...
from matplotlibimportpyplotaspltimportalbumentationsasAdefvisualize(image):plt.figure(figsize=(10,10))plt.axis('off')plt.imshow(image)plt.show()image=cv2.imread('assets/cvtutorials.png')image=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2RGB)transform=A.Compose([A.CLAHE(),A.RandomRotate90(),A.Transpose(...
CLAHE自适应直方图均衡 ChannelShuffle随机重新排列输入RGB图像的通道。 InvertImg反色 Cutout 随机擦除 RandomFog随机雾化 GridDropout网格擦除 摘要 albumentations包是一种针对数据增强专门写的API,里面基本包含大量的数据增强手段,其特点: 1、Albumentations支持所有常见的计算机视觉任务,如分类、语义分割、实例分割、目标检...
#读取图片image = cv2.imread("...")#转为BGR转为RGBimage = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)#定义pipelinetransform = A.Compose([A.CLAHE(),A.RandomRotate90(),A.Transpose(),A.ShiftScaleRotate(shift_limit=0.0625, scale_limit=0.50, rotate_limit=45, p=.75),A.Blur(blur_limit=3),A....