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...
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()# 显示一批增广图像data_iter=iter(train_loader)images,labels=next(data_iter)i...
X,Y=get_next_sample()fortintransform:# data augmentationX,Y=t(X,Y)pred=model.predict(X,Y) 现在,我们可以深入研究本文的目的,并查看图像增广技术。 旋转 第一个,也是最简单的一个,包括在图像的水平和垂直轴上随机执行翻转。 换句话说,执行垂直翻转的机会为50/100,执行水平翻转的机会为50/100。
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...
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)。 我们需要完全的 自由 和 透明度 。 我们希望进行这些库 未提供 的扩充方法。 对于这些情况以及其他特殊情况,我们必须能够掌握我们自己的图像增广函...
代码语言:javascript 复制 classFlip(object):def__call__(self,X,Y):foraxisin[0,1]:ifnp.random.rand(1)<0.5:X=np.flip(X,axis)Y=np.flip(Y,axis)returnX,Y 裁剪 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。
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)。