Python：图像数据增强和保存
在进行模型分析处理的时候，数据量不够的情况下，会使用数据增强的方式来扩充数据。数据增强的方式有：裁剪、镜像图片翻转、增加噪声等。需要注意的是数据增强后不应该影响 数据的标签。比如，数字识别时的 9 和 6 旋转后，会改变标签，影响数据。
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2023-07-17 23:21:15
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# 教程：如何实现Python中的HSV增强
## 介绍
作为一名经验丰富的开发者，我将会教你如何在Python中实现HSV增强。HSV增强是一种常见的图像处理技术，通过调整图像的色调、饱和度和亮度来增强图像的质量。在本教程中，我将向你展示整个流程，并提供每一步所需的代码示例和解释。
## 流程步骤
下面是实现Python中的HSV增强的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| ------
原创
2024-03-11 05:04:42
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第 16 章 条件查询(Criteria Queries)
具有一个直观的、可扩展的条件查询API是Hibernate的特色。
16.1. 创建一个Criteria
org.hibernate.Criteria接口表示特定持久类的一个查询。Session是 Criteria实例的工厂。
Criteria crit = sess.crea
# PyTorch中的HSV色彩空间
## 介绍
在计算机视觉领域中，颜色空间是一个重要的概念，它用于描述图像中的颜色信息。HSV色彩空间是一种常用的颜色表示方式，它将颜色分解为色相（Hue）、饱和度（Saturation）和亮度（Value）三个分量，更直观地描述颜色的属性。在PyTorch中，我们可以使用相关的函数和模块来处理HSV色彩空间的计算。
## HSV色彩空间简介
HSV色彩空间
原创
2024-05-13 04:04:41
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文章目录空间域图像增强1. 背景知识2. 基本灰度变换2.1 图像反转2.2 对数变换2.3 幂次变换2.4 分段线性变换函数2.4.1 对比拉伸2.4.2 灰度切割2.4.3 位图切割3. 基本灰度变换函数3.1 函数imadjust和stretchlim3.2 函数im2uint84. 直方图处理4.1 生成并绘制图像直方图4.2 直方图均衡化4.2.1 直方图均衡4.2.2 histeq函
torchvision 是 torch 中计算机视觉库，提供了3种类型的接口，包括 datasets、transforms、model，其中 transforms 封装了各种图像数据增强的方法 裁剪transforms.CenterCrop(size)：从图像中心裁剪图片size：裁剪尺寸transforms. RandomCrop：从图像中随机裁剪出指定尺寸的图片size：裁减尺寸pa
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2023-06-13 18:56:34
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后面的所有变换，均以此为原图：一、改变尺寸resizeimport math
import random
import torch
from PIL import Image, ImageDraw
import torchvision.transforms.functional as F
def resize(img, boxes, size, max_size=1000):
w, h
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2024-08-21 16:56:11
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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）。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数。 而且，我每次都使用自己的函数。 因此，在本文
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2023-08-25 17:43:07
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数据增强数据增强又称为数据增广，数据扩增，它是对训练集进行变换，使训练集更丰富，从而让模型更具泛化能力。 数据增强 ---> 如我们高考之前做的五年高考，三年模拟一 、 transforms. --
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2024-04-02 05:56:10
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# -*- coding: utf-8 -*-import PIL.Image as Imageimport osfro
原创
2023-05-18 17:10:01
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# PyTorch数据增强
在深度学习领域中，数据增强是一种常用的技术，通过对训练数据进行随机变换和扩充，可以增加数据集的多样性，减少过拟合，并提高模型的鲁棒性。PyTorch是一种常用的深度学习框架，提供了丰富的数据增强方法，本文将介绍PyTorch中常用的数据增强技术，并通过代码示例说明其用法。
## 数据增强方法
PyTorch中的数据增强方法包括图像变换、图像加噪、图像裁剪和翻转等。
原创
2023-09-07 20:14:07
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一、在ENVI里面有Linear和Linear2%的线性拉伸的方法，当然还有其它各种各样的拉伸方式，用的最多的就是Linear2%二、Linear方法较为简单，原理如下所示：我们需要增强的或者说线性拉伸的图像范围一般为[0,255]，因此下面公式中的c=0，d=255，得到一般公式为g(x,y)=255/(b-a)*(f(x,y)-a)，循环迭代图像每个像元值，然后将小于a的灰度值赋值为0，大于b
一、继承nn.Module类并自定义层我们要利用pytorch提供的很多便利的方法，则需要将很多自定义操作封装成nn.Module类。首先，简单实现一个Mylinear类： from torch import nn
# Mylinear继承Module
class Mylinear(nn.Module):
# 传入输入维度和输出维度
def __init__(self,in_d
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2024-08-13 21:58:04
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数据增强技术就是人为地生成真实数据集的不同版本以增加其数据大小。计算机视觉(CV)和自然语言处理 (NLP) 模型使用数据增强策略来处理数据稀缺和数据多样性不足的问题。数据增强算法可以提高机器学习模型的准确性。根据实验，图像增强后的深度学习模型在训练损失（即对错误预测的惩罚）和准确性以及验证 损失和准确性方面比没有增强图像分类任务的深度学习模型表现更好。1.什么是计算机视觉中的数据增强技术？图像
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2024-02-25 07:32:06
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数据扩增Part 1 数据读取与数据扩增图像读取数据扩增基于图像处理的数据扩增几何变换灰度和彩色空间变换添加噪声和滤波图像混合（Mixing images）随机搽除（Random erasing）基于深度学习的数据扩增使用PyTorch进行数据增强使用Albumentations进行数据增强Part 2 评价与损失函数IOUDice coefficientDice LossBinary Cros
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2024-08-28 12:29:51
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# 使用 PyTorch 实现 HSV 颜色模型
HSV（色相、饱和度和明度）颜色模型是一种流行的颜色表示方式，广泛应用于图像处理和计算机视觉。本文将逐步指导你如何在 PyTorch 中实现 HSV 颜色模型。
## 流程概述
为了有效地实现 HSV 颜色模型，我们可以将流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|-------
## 如何在 PyTorch 中将 RGB 转换为 HSV
在计算机视觉和图像处理领域，颜色空间转换是常见的任务之一。在这篇文章中，我们将学习如何使用 PyTorch 将 RGB（红、绿、蓝）颜色空间转换为 HSV（色相、饱和度、明度）颜色空间。无论你是新手还是有一定经验的开发者，了解这一过程将有助于你更深入地理解颜色处理。
### 转换流程
在进行 RGB 到 HSV 的转换之前，我们可以
# PyTorch 离线数据增强：提升模型性能的有效手段
在深度学习中的图像处理任务中，数据集的规模和多样性对模型的训练效果至关重要。然而，很多时候我们拥有的数据集受到限制，这使得模型可能会过拟合，无法在未见过的数据上表现良好。本文将探讨如何使用 PyTorch 进行离线数据增强，以提高模型的鲁棒性和泛化能力。
## 什么是数据增强？
数据增强是一种通过对训练数据进行变换，以生成新样本的技术
原创
2024-09-26 03:21:53
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# PyTorch 数据增强框架的全景解析
在深度学习的领域，数据是训练模型的核心要素。然而，很多情况下可用的训练数据量有限，或数据存在不平衡等问题，这会直接影响模型的泛化能力。为了解决这些问题，数据增强技术应运而生。本文将探讨 PyTorch 中的数据增强框架，并通过代码示例进行演示。
## 什么是数据增强？
数据增强是一种通过对现有数据进行变换来生成新样本的技术。它可以有效提高模型的鲁棒
# PyTorch 数据增强与随机化
在深度学习中，数据增强（Data Augmentation）是一种常见的技术，用于提升模型的泛化能力。通过对训练数据进行各种随机变换，我们不仅可以增加训练集的多样性，还能有效减少过拟合现象。本文将介绍PyTorch中的数据增强方法，特别是如何使用随机化技术来实现这一目标。
## 数据增强的基本概念
数据增强的核心思想是采取随机变换（如旋转、翻转、缩放等）
