VerticalFlip:垂直翻转。 PadIfNeeded:如果图片不足某个宽高就填充;或者图片宽高不能被某个数整除就填充。 Perspective:随机四点透视变换。 ShiftScaleRotate:随机平移、旋转、放缩,不多说。顺序取决于opencv。 Transpose:转置。 ChannelShuffle:通道重排。 CLAHE:直方图均衡(高级版)。 ColorJitter:随机扰动亮度、对比度...
img PadIfNeeded 填充图像 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....
PadIfNeeded(min_height=1024, min_width=1024, border_mode=4, value=None, mask_value=None, always_apply=False, p=1.0) RGBShift 为输入RGB图像的每个通道随机移动值 RGBShift(r_shift_limit=20, g_shift_limit=20, b_shift_limit=20, always_apply=False, p=0.5) ...
1. CenterCrop view code 回到顶部 2. Crop view code 回到顶部 3. CropNonEmptyMaskIfExists view code 回到顶部 4. ElasticTransform alpha、sigma:高斯过滤参数,float类型 alpha_affine:范围为 (-alpha_affine, alpha_affine),float 类型 interpolation、border_mode、value、mask_value:与其他类含义一样 approxima...
RandomGridShuffle把图像切成网格单元随机排列。 HueSaturationValue随机更改图像的颜色,饱和度和值。 PadIfNeeded 填充图像 RGBShift,对图像RGB的每个通道随机移动值。 GaussianBlur 使用随机核大小的高斯滤波器对图像进行模糊处理 ...
数据集中同一图像的高度和宽度小于裁剪大小(256x256像素),因此我们首先应用A.PadIfNeeded(min_height = 256,min_width = 256),如果图像的高度或宽度小于 256像素。 train_transform = A.Compose( [ A.PadIfNeeded(min_height=256, min_width=256), ...
图像增强⼯具albumentations学习总结 CONTENT data augmentations link description 中⼼剪裁 指定位置剪裁 如果掩码为⾮空，则使⽤掩码裁剪区域，否则随机裁剪。⽔平，垂直或⽔平和垂直翻转 albumentations 中主要提供了三种⾮刚体变换⽅法：ElasticTransform、GridDistortion 和 OpticalDistortion。以⽹格⽅式...
要进行此操作就需要用到 PadIfNeeded 类,这个方法在image和mask的四周填充,默认使用reflection padding. 关于仿射变换的理解可以看博主之前的文章 **图解pytorch padding方法 ReflectionPad2d**里面有一些图示可以帮助理解,这里就不再展开了,原理都一样。 代码语言:javascript...
PadIfNeeded 填充图像 RGBShift,对图像RGB的每个通道随机移动值。 GaussianBlur 使用随机核大小的高斯滤波器对图像进行模糊处理 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 ...
() # augment it augmentor = A.PadIfNeeded(min_height=1000, min_width=1000, border_mode=cv2.BORDER_CONSTANT, value=0) result = augmentor(image=image, bboxes=[box]) fig, ax = plt.subplots() ax.imshow(result["image"]) #Create pascal format box, xmin, ymin, xmax, ymax result_box...