据的库，减少了使用图像库自己编写代码的繁杂工序，能够批量完成图像的旋转，放大，缩小，添加噪音以扩充数据量。接下来结合官方文档介绍下这个库和使用心得。首先github：https://github.com/mdbloice/Augmentor...
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2022-09-13 14:58:12
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@toc1.AugmentorAugmentorisanimageaugmentationlibraryinPythonformachinelearning.Itaimstobeastandalonelibrarythatisplatformandframeworkindependent,whichismoreconvenient,allowsforfinergrainedcontrolovera
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2022-12-07 13:18:34
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Augmentor 使用介绍原图1.random_distortion(probability, grid_height, grid_width, magnitude)最终选择参数为p.random_distortion(probability=0.8, grid_height=3, grid_width=3, magnitude=6)其他参数效果：magnitude和grid_width,gri
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2021-04-30 18:14:31
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这是学渣第一次正式发布博客，算是在学习卷积神经网络和图像识别的之路上的笔记。本人翻译的这篇为R-CNN论文，可能是自己学习能力不足，翻译出来的文章依然有些看不懂，可能是基础不好或者英语能力不行。虽然这篇论文已经有很多人翻译过，且翻译的比我好，但是为了锻炼自己的英语翻译和论文学习能力，这也是第一篇我翻译的外文文献。有不足的地方请指出，以后会继续努力。 原文链接：链接: https://pan.ba
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2024-07-31 18:32:41
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import Augmentor
'''
步骤 1.创建管道Pipeline实例
'''
# 设置原图路径
p = Augmentor.Pipeline("defects")
# 设置标签mask路径
p.ground_truth("rgb_masks")
'''
步骤 2：向管道添加数据增强（执行概率+参数范围）操作
'''
# 设置处理概率
process_probability = 1
Augmentor和imgaug——python图像数据增强库Tags: ComputerVision Python介绍两个图像增强库：Augmentor和imgaug,Augmentor使用比较简单,只有一些简单的操作。 imgaug实现的功能更多，可以对keypoint, bounding box同步处理，比如你现在由一些标记好的数据，只有同时对原始图片和标记信息同步处理，才能有更多的标记数据
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2023-08-17 16:04:01
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博客1的方法很简单：pip install Augmentor 在本地cmd终端下输入，第二点呢 这是默认安装在你pycharm中的默认下环境中，我的默认是3.7py，所以我得切换到3.7下的环境执行。#导入数据增强工具
import Augmentor
#确定原始图像存储路径以及掩码文件存储路径
p = Augmentor.Pipeline("test1")
p.ground_truth("
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2024-04-08 22:14:10
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文章目录数据增强说明导入必要的包读取图片并显示显示方式一显示方式二Pytorch 数据增强transforms 之旋转transforms 之裁剪transforms.functional 之裁剪特殊数据增强方式Augmentor导入 Augmentor 包读取图像并进行弹性形变数据增强实践导入新需要的模块定义数据增强函数开始处理效果展示 数据增强说明1.本次将演绎常用的Pytorch数据增强方
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2023-10-26 14:12:02
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和目标检测（Object detection）一样，在语义分割（semantic segmentation）中一样可以通过数据增强的方式增加数据集的数目。对于语义分割数据增强中的部分方法（如旋转，缩放，裁剪等），在对原图进行编辑的同时也要对掩膜图片同步相同操作，这也是进行语义分割数据集数据加强的一大难点1.工具介绍：Augmentor以下信息来自原作者：mdbloice/Augmentor: Im
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2024-05-29 14:55:51
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Augmentor 使用介绍
原图
1.random_distortion(probability, grid_height, grid_width, magnitude)
最终选择参数为
p.random_distortion(probability=0.8, grid_height=3, grid_width=3, magnitude=6)
其他参数效果：
magnitude和grid_w
最近遇到数据样本数目不足的问题，自己写的增强工具生成数目还是不够，终于在网上找到一个数据增强工具包，足够高级，足够傻瓜。想要多少就有多少！再也不怕数据不够了！简介Augmentor是一个Python包，旨在帮助机器学习任务的图像数据人工生成和数据增强。它主要是一种数据增强工具，但也将包含基本的图像预处理功能。特色Augmentor是用于图像增强的软件包，重点在于提供通常用于生成机器学习问题的图像数
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2023-11-04 21:28:24
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使用imgaug图像数据增强库对影像上多个Bounding Boxes进行增强简介imgaug安装Bounding Boxes实现读取原影像bounding boxes坐标生成变换后的bounding boxe坐标文件生成变换序列bounding box 变化后坐标计算使用示例数据准备设置文件路径设置增强次数设置增强参数输出 简介相较于Augmentor，imgaug具有更多的功能，比如对影像增
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2023-12-02 21:36:26
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《简易快速数据增强开源库推荐》是首发于GiantPandaCV公众号的电子书教程，由BBuf尝试多种数据增强库以后，从中选择了两个易于上手数据增强库进行分享，适用的领域包括分类、分割、检测等。 这两个库是albumentations和augmentor，其中albumentation库支持分类、检测
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2021-12-29 17:17:20
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项目中需要对成对图片进行数据增强，尝试了下torchvision的transformer无法实现，语义分割任务在进行某些数据增强时，需要对数据和标签图片进行同步操作，如旋转、剪裁、翻转等。查阅资料发现Augmentor正好可以。以下代码中对数据增强后，将输出图片统一尺寸，并重新命名方便后续训练。
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2023-07-01 00:32:04
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1、对图片进行数据增强虽然用opencv和PIL也可以完成数据增强，但还是在网上找了两个方法，相较于opencv确实能快很多，参考的博客如下： tensorflow数据增强：https://zhuanlan.zhihu.com/p/35938791 Augmentor数据增强库：tensorflow来增强数据 （由于我用的是tensorflow2.0的版本，所以用起来有点别扭，但不影响）impor
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2024-09-13 08:43:15
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在深度学习项目中，寻找数据花费了相当多的时间。但在很多实际的项目中，我们难以找到充足的数据来完成任务。为了要保证完美地完成项目，有两件事情需要做好：1、寻找更多的数据；2、数据增强。本篇主要描述数据增强。有很多现成的可以做数据增强的库，比如可以用OpenCV、PIL、TensorFlow、Augmentor等等，下面介绍的第一第二大类方法都是通过调用imgaug库操作实现的，这个库功能全面，且有丰
现在我们需要将两者综合运用起来，其中还是有不少问题需要微调的1.进行格式转换 首先按照要求，我们需要制作好自己的VOC格式数据集 ，也就是原图的图片（一般是jpg）和与其一一对应的掩膜图像（一般是png）要想使用Augmentor进行数据增强，我们需要确保所有的图片都是jpg格式，因此需要进行格式转换，把imgs文件夹下的jpg原图转换成pngimport os
import strin
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2024-07-05 22:58:07
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