[1] 图像分割任务中的图像增强 [2] imgaug学习笔记(包含各个函数说明) [3] python图像数据增强——imgaug （二） 说明： 实例化 iaa.Sequential()，里面包含多种变换 输入 图像数据+标注mask数据，进行对应的增强处理注意：对于图像数据，直接转为 nump ...
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2021-08-04 17:01:00
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Py之imgaug：Python库之imgaug简介、安装、使用方法之详细攻略目录imgaug简介imgaug安装imgaug使用方法imgaug简介用于机器学习实验中的图像增强的库，特别是卷积神经网络。支持以各种不同的方式增强图像和关键点/地标。imgaugimgaug安装pip install imgaugimgaug使用方...
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2022-02-10 16:19:30
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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
Py之imgaug：Python库之imgaug简介、安装、使用方法之详细攻略目录imgaug简介imgaug安装imgaug使用方法imgaug简介用于机器学习实验中的图像增强的库，特别是卷积神经网络。支持以各种不同的方式增强图像和关键点/地标。imgaugimgaug安装pip install imgaugimgaug使用方...
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2021-06-15 20:23:10
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一、imgaug简介imguag使一个用于机器学习实验中图像增强的Python依赖库，支持Python2.7和Python3.4以上的版本，它支持多种图像增强技术，并允许轻松地组合这些技术，具有简单但功能强大的随机界面，支持关键点（Keypoint）和标准框（Bounding Box）一起变换，并在后台进程中提供增强功能以提高性能在Pycharm集成开发环境中直接install即可二、数据增强库的
在机器视觉领域，想将深度学习应用于实际工程项目，并最终落地，会遇到很多问题：光照、遮挡等。而采集到的数据通常难以满足各种现实环境，需要进行数据增强操作。 imgaug是一个基于OpenCV的更高级的API，包含很多集成好的图像增强的方法。安装方式：conda config --add channels conda-forgeconda install imgaug导入和增强图像输入的图像需要符合以下两种规格之一： 可以是4D的numpy数组，形状需要满足“NHWC”原则，即(N,
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2021-08-13 09:30:39
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from imgaug import augmenters as iaa #引入数据增强的包
sometimes = lambda aug: iaa.Sometimes(0.5, aug) #建立lambda表达式，这里定义sometimes意味有时候做的操作，上一讲中我们有看到加入高斯模糊的例子，在那里，实际上是对每一张图片都进行了高斯模糊的处理，然而实际上在深度学习的模型训练中，
imgaug是一款非常有用的python图像增强库，非常值得推荐应用于深度学习图像增
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2022-12-17 19:42:01
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imgaug边界框增强笔记主要是讲述基于imgaug库对目标检测图像的边界框进行图像增强。
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2022-12-18 00:53:12
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目录：1 获取图像的属性 2 获取像素值并修改 3 图像ROI（region of interest） 4 拆分及合并通道 5 为图像扩边1 获取图像的属性img.shape可以获取图像的形状。他的返回值是一个包含行数（高），列数（宽）， 通道数的元组。img.size
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2023-08-19 13:20:49
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1、安装直接用pip install imgaug会报错，因为shapely没有找到，所以先要安装Shapely，直接pip也会报错，有可能会是：OSError: [WinError 126] 找不到指定的模块解决办法是：https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/从连接中找到Shaply，下载对应自己python的版本之后在文件的目录下，pip inst
作者：阿凿 查准率 precision，查全率recall，PR曲线，AP，MAP明确问题: 大背景是object detection， 我就以正在学的RetinaNet应用背景为例， 识别出来的每一个框都有N+1个score， 对应着N个class和1个background， 我们会选score最高的那个作为最终的判断基本定义: precision和recall的含义， preicision是在
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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在这章我们展示一个涵盖了大部分数据增强方法的例子。这里有大量的代码，可能会引起部分读者的不适，但是大家可以主要看注释，以及最后的总结性的话语，在实际上使用的时候再详细的看具体的实现，有一些。from imgaug import augmenters as iaa #引入数据增强的包
sometimes = lambda aug: iaa.Sometimes(0.5, aug) #建立lambda
向AI转型的程序员都关注了这个号????????????机器学习AI算法工程 ：datayx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...
原创
2022-04-25 14:29:40
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向AI转型的程序员都关注了这个号????????????机器学习AI算法工程 公众号：datayx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...
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2021-10-26 16:48:43
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介绍图像分类器通常在训练更多的图像时表现得更好。在图像分类模型中，一个常见的问题是，模型不能正确地对图像进行分类，只是因为它没有针对同一图像的不同方向进行训练。这可以通过向模型提供多种可能的图像方向和转换来克服。然而，在现实中，收集这些不同的数据可能需要更多的时间、资源和专业知识，而且对公司来说成本可能很高。在这种情况下，图像数据增强是一个流行的选择，通过使用一个或多个增强技术来生成用于训练的各种
由于自己的数据比较少，因此想采用数据增强的方式来扩充自己的数据集，对于目标
原创
2022-08-23 14:47:09
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文章目录PaddleX内置增强操作imgaug增强库的支持数据增强操作可用于在模型训练时，增加训练样本的多样性，从而提升模型的泛化能力。PaddleX内置增强操作PaddleX对于图像分类、目标检测、实例分割和语义分割内置了部分常见的数据增强操作，如下表所示，任务类型增强方法图像分类RandomCrop、RandomHorizontalFlip、RandomVerticalFlip、 RandomRotate、 RandomDistort目标检测、实例分割RandomH
原创
2022-02-23 16:31:41
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