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Augmentor学习资料汇总 - Python图像增强库

RayRay
Augmentor图像增强Python机器学习数据扩展Github开源项目

Augmentor简介

Augmentor是一个用Python编写的图像增强库,专为机器学习任务设计。它的主要目标是成为一个独立的、与平台和框架无关的库,提供更方便、更细粒度的图像增强控制,并实现最贴近实际应用的增强技术。Augmentor采用随机方法,允许将多个操作组合成管道来生成增强后的图像。

主要特性

1. 弹性变形

Augmentor可以对图像进行弹性变形,从一张图像生成多个保持标签的真实可行的新图像:

弹性变形示例

2. 透视变换

Augmentor提供12种不同类型的透视变换,如左倾、右倾、前倾、后倾等:

透视变换示例

3. 保持大小的旋转

默认情况下,Augmentor的旋转操作会保持原始图像的文件大小:

旋转示例

4. 随机擦除

随机擦除技术可以使模型对遮挡更加鲁棒,这在训练用于导航场景中目标检测的神经网络时非常有用:

随机擦除示例

安装

使用pip安装Augmentor:

pip install Augmentor

快速入门

以下是一个简单的例子,展示如何使用Augmentor:

import Augmentor

# 创建Pipeline对象
p = Augmentor.Pipeline("/path/to/images")

# 添加操作
p.rotate(probability=0.7, max_left_rotation=10, max_right_rotation=10)
p.zoom(probability=0.5, min_factor=1.1, max_factor=1.5)

# 生成样本
p.sample(10000)

学习资源

  1. 官方文档

  2. GitHub仓库

  3. Jupyter Notebook教程:

  4. PyPI项目页面

  5. 示例代码

通过这些资源,你可以深入学习Augmentor的使用,并将其应用到你的机器学习项目中。Augmentor强大而灵活的图像增强功能,可以帮助你生成更多样化的训练数据,提高模型的鲁棒性和泛化能力。

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