Resize:缩放到指定大小。 RandomRotate90:绕图像中心随机旋转90度0次或若干次,输入输出大小可能不一致。 Rotate:绕图像中心随机旋转一定角度,指定上下限,有黑边。输入输出大小一致,不放缩。 SafeRotate:绕图像中心随机旋转一定角度,指定上下限,有黑边。此变换相比于Rotate,不会损失图像内容。为了保证旋转前后的图像长宽...
20. RandomCrop view code 回到顶部 21. RandomCropNearBBox 回到顶部 22. RandomGridShuffle view code 回到顶部 23. RandomResizedCrop view code 回到顶部 24. RandomRotate90 回到顶部 25. RandomScale 回到顶部 26. RandomSizedBBoxSafeCrop 回到顶部 27. RandomSizedCrop 回到顶部 28. Resize 回到顶部 29....
复制 RESIZE_SIZE=1024# or768train_transform=albumentations.Compose([albumentations.Resize(RESIZE_SIZE,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_li...
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)...
标签: albumentations 如何将带有亮度的数据增强添加到图像分类框架中? 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.Horizontal...
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。 import albumentations as A from PIL import Image import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ...
RandomCrop:随机裁剪。 Resize:调整大小。 颜色变换: RandomBrightnessContrast:随机调整亮度和对比度。 HueSaturationValue:调整色调、饱和度和值。 RGBShift:随机移动 RGB 通道。 噪声和模糊: GaussNoise:添加高斯噪声。 Blur:模糊。 GaussBlur:高斯模糊。
if random.random() > 0.5: image = tf.vflip(image) mask = tf.vflip(mask) #对image进行resize,totensor,还有normalize transform_image = T.Compose([ T.Resize([256,256]), T.ToTensor(), T.Normalize(mean= [0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) ...
剪裁并resize 随机旋转90度 随机尺度变换 随机剪裁 重新调整图像⼤⼩ 旋转 平移、尺度加旋转变换 将短边变为maxsize，并保持长宽⽐ 转置 垂直翻转 ⼯具函数 import numpy as np import cv2 import matplotlib.pyplot as plt import albumentations as albu import os,sys '''data augmentation util: ...
self.resizer = albu.Resize(height=512, width=1024) self.augmenter = albu.Compose([albu.HorizontalFlip(p=0.5),# albu.RandomRotate90(p=0.5),albu.Rotate(limit=10, p=0.5),# albu.CLAHE(p=0.2),# albu.RandomContrast(p=0.2),# albu.RandomBrightness(p=0.2),# albu.RandomGamma(p=0.2),# al...