albumentations.Compose()的主要作用是将多个变换组合成一个流水线,按指定的顺序和概率依次应用于图像。 3.Compose的基本用法 Compose接受一个变换列表(或字典列表),并按顺序应用这些变换。它还支持按随机顺序应用变换、保存额外的信息等功能。 transform = A.Compose([ A.HorizontalFlip(p=0.5), A.RandomBrightnessCo...
组合变换(Compose) 变换不仅可以单独使用,还可以将这些组合起来,这就需要用到Compose类,该类继承自BaseCompose。Compose类含有以下参数: transforms:转换类的数组,list类型 bbox_params:用于 bounding boxes 转换的参数,BboxPoarams 类型 keypoint_params:用于 keypoints 转换的参数, KeypointParams 类型 additional_targ...
A.resize() resize(img, height, width, interpolation=cv2.INTER_LINEAR) ==注意==:这个函数如果单独使用需要提供img参数,如果放在Compose里面使用,就不提供img参数的。 importalbumentationsasAfromPILimportImageimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimage=Image.open('610235_7.jpg')img_arr=np.array(image)...
我正在使用 pytorch 使用github中的代码进行图像分类。我需要在训练我的模型之前添加数据增强,我选择了albumentation来执行此操作。这是我添加专辑时的代码: data_transform = {"train": A.Compose([ A.RandomResizedCrop(224,224), A.HorizontalFlip(p=0.5), A.RandomGamma(gamma_limit=(80,120), eps=None,...
scale参数的使用方法很简单,只需要在Albumentation对象中添加scale变换即可。例如: import albumentations as A transform = A.Compose([ A.Scale(scale=0.5, interpolation=cv2.INTER_LINEAR, always_apply=False, p=1.0) ]) 这段代码将创建一个Albumentation对象,该对象将对输入图像进行缩放操作。缩放比例为0.5,插...
如果有嵌套,比如Compose、OneOf、GaussNoise等,概率相乘; 对于OneOf里面的各个变换概率,会被归一化; 捕获变换的参数:https://albumentations.ai/docs/examples/replay/ 用replay可以捕获变换的参数,从而用到多张图上; 也可以用来debug; 多张图片同步变换,比如多张图对应同一个mask,或者一张图对应多个mask:https:/...
下面是一个简单的示例,演示如何在Python中使用Albumentations进行图像数据增强。 pythonCopy codeimport cv2 import albumentations as A # 加载图像 image = cv2.imread("image.jpg") # 定义增强器 transform = A.Compose([ A.Rotate(limit=30, p=0.5), ...
importalbumentationsasA# 定义基本增强操作basic_transform = A.Compose([ A.RandomRotate90(p=0.5), A.HorizontalFlip(p=0.5)]) 3.1.2 高级增强操作的应用 除了基本增强操作外,还可以引入一些高级增强操作,如平移缩放旋转、色调饱和度值变换和随机擦除等。这些操作可以进一步增加数据的多样性,提高模型的鲁棒性。例...
每次使用的时候重新call transform ,这样每个实例化的对象参数都不一样。如果重复call transformed_image_1,那么增强的参数是一样的,每次结果就一样了。 transform = A.Compose([A.RandomBrightnessContrast(brightness_limit=1, contrast_limit=1, p=1.0),])transformed_image_1 = transform(image=image)['image'...