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Augmentor

Augmentor

图像增强库，支持平台无关和精细控制

Augmentor是一个Python图像增强库，适用于机器学习，特别是神经网络和深度学习。它支持平台无关的图像增强，允许用户通过构建增强管道实现精细控制，采用随机方法进行操作。主要功能包括多线程加速、多掩码处理、与Keras和PyTorch集成，以及弹性扭曲、透视变换、尺寸保持旋转和剪切、随机擦除等多种增强技术。

Augmentor图像增强Python机器学习数据扩展Github开源项目
访问官网GitHub文档

Augmentor项目介绍

Augmentor是一个用于机器学习的Python图像增强库。它旨在成为一个独立的、与平台和框架无关的库,提供更便捷、更精细的图像增强控制,并实现最相关的现实世界增强技术。

主要特点

  • 独立性: Augmentor是一个独立的库,不依赖于特定的机器学习框架。

  • 灵活性: 它采用管道(Pipeline)的方式,允许用户将各种操作拼接在一起,创建自定义的增强流程。

  • 丰富的操作: 提供了多种图像增强操作,包括旋转、缩放、扭曲、裁剪等。

  • 概率控制: 每个操作都可以设置概率,灵活控制是否应用于图像。

  • 多线程支持: 使用多线程加速图像生成过程。

  • 真实世界相关: 实现了最相关的现实世界增强技术。

主要功能

弹性变形

Augmentor可以对图像进行弹性变形,生成真实可行且保持标签的新图像。这种变形不会改变原始图像的大小或宽高比。

透视变换

提供12种不同类型的透视变换,如左倾、右倾、前倾、后倾等。

保持大小的旋转

旋转操作默认会保持原始图像的文件大小,自动裁剪以去除黑色边框。

保持大小的剪切

剪切操作也会自动裁剪到正确区域,避免出现黑色空白或填充。

随机擦除

通过随机擦除图像的部分区域,提高模型对遮挡的鲁棒性。

管道式操作链

用户可以将多个操作链接在一起,从一张图像生成大量新的、保持标签的样本。

使用方法

  1. 创建Pipeline对象,指向图像所在目录
  2. 向Pipeline添加各种操作
  3. 使用sample()方法生成增强后的图像

与深度学习框架集成

Augmentor可以与Keras、PyTorch等深度学习框架集成,提供图像生成器功能。

结论

Augmentor为机器学习任务提供了强大而灵活的图像增强功能。它的独立性、丰富的操作和易用性,使其成为图像数据扩充的理想工具。

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