目录CUDA安装与配置cuDNNCMake编译运行测试总结CUDA安装与配置根据自己的GPU 选择合适的版本，我的是RTX2080Ti，选择CUDA10.0版本，按照默认地址安装就好，安装完之后看是否有环境变量。没有的话自己加上。以及，cuDNNcuDNN一定要7.5版本以上，否则CMake将无法识别出cuDNN路径。 打开下载好的cuDNN，如下图将cuDNN中bin、include、lib文件
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2024-04-04 09:24:27
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# Python OpenCV 数据增强代码实现指南
在计算机视觉领域，数据增强是提高模型泛化能力的重要手段。它通过对训练数据进行各种变换来生成更多样本，从而增加模型的鲁棒性。接下来，我将向你介绍如何使用 Python 和 OpenCV 进行数据增强。
## 流程概述
我们将整个实现过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 任务描述
opencv是一款开源的图像增强工具，主要用于在 python环境下实现图像增强功能。 使用 opencv实现图像增强，需要使用 opencv的 GUI模块，如图1所示。 在 opencv中，有一个 datasets模块，这个模块主要用于处理数据和可视化操作，如图2所示。 在这里我们将使用这个 datasets模块进行图像增强的处理。如果想了解更多关于图像增强的内容，可以参考我们之前的
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2023-11-06 22:50:32
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包括了图片批量平移、旋转、以及像素变换#include <opencv2/opencv.hpp>#include "opencv2/features2d.hpp"#include
原创
2021-02-12 17:38:35
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文章目录一、图像增强代码的 C++ 实现1. PC 端实现代码2. 图片处理前后对比3. 对处理前后图片的模型识别结果二、图像增强算法移植安卓1. 移植过程2. 编译提示三、存在问题 一、图像增强代码的 C++ 实现在博客 一种基于Opencv文档图像增强算法的实现 提到了一种基于 C++ OpenCV 的图像增强算法, 并添加了辅助增强算法使效果更加明显.1. PC 端实现代码#include
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2024-07-27 15:31:09
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数据增加（data augmentation），作为一种深度学习中的常用手段，数据增加对模型的泛化性和准确性都有帮助。数据增加的具体使用方式一般有两种，一种是实时增加，比如在Caffe中加入数据扰动层，每次图像都先经过扰动操作，再去训练，这样训练经过几代（epoch）之后，就等效于数据增加。还有一种是更加直接简单一些的，就是在训练之前就通过图像处理手段对数据样本进行扰动和增加。常见的扰动有：随机裁
前言：基于OpenCV的基本使用，对图像的数据量进行数据增强，使得框架对神经网络进行训练，提高模型的鲁棒性以及准确性。原图：1、平移平移通过自定义平移矩阵以及函数warpAffine实现：代码示范：import numpy as np
import cv2
img=cv2.imread("lena.png")
#平移矩阵[[1,0,-100],[0,1,-12]]
M=np.array([[1,
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2024-04-17 10:09:40
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喜欢摄影的盆友都知道图像的亮度，对比度等属性对图像的影响是非常大的，相同物体在不同亮度，对比度下差别非常大。然而在很多图像识别问题中，这些因素都不应该影响最后的结果。所以本文将学习如何对图像数据进行预处理使训练得到的神经网络模型尽可能小地被无关因素所影响。但与此同时，复杂的预处理过程可能导致训练效率的下降。为了减少预处理对于训练速度的影响，后面也学习多线程处理输入数据的解决方案。 在大部分图
使用imgaug快速观察Python中的数据增强技术在本文中，我们将使用imgaug库来探索Python中不同的数据增强技术什么是图像增强图像增强是一种强大的技术，用于在现有图像中人为地创建变化以扩展图像数据集。这是通过应用不同的变换技术来实现的，例如缩放、旋转、剪切或裁剪现有图像。目标是创建一组全面的可能图像，代表各种变化。为什么需要图像增强图像增强在深度学习卷积神经网络 (CNN) 背景下至关
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2024-09-20 08:24:58
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数据增强策略：
1 在线模式--训练中
随机裁剪(完全随机，四个角+中心) crop
def random_crop(img, scale=[0.8, 1.0], ratio=[3. / 4., 4. / 3.], resize_w=100, resize_h=100):
"""
随机裁剪
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2023-08-23 09:25:42
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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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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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常用医学数据增强算法传统数据增强算法mix up数据增强Samplepairing 数据增强是对训练样本的各种有章法的变换，这就使得模型能够学到图像更本质的特征，增强模型对样本细微变换的适应性，减弱对变化的敏感。 传统数据增强算法通过对图片进行针对图像整体的物理几何变换：翻转、平移、放大、缩小等。 还有针对图像像素增加噪声的增强方法：高斯噪声、椒盐噪声等。 这些传统数据增强算法作用有限，尤其是
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2023-10-19 11:11:43
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增强现实增强现实(Augmented Reality，AR)是将物体和相应信息放置在图像数据上的一 系列操作的总称。最经典的例子是放置一个三维计算机图形学模型，使其看起来属 于该场景；如果在视频中，该模型会随着照相机的运动很自然地移动。如上一节所 示，给定一幅带有标记平面的图像，我们能够计算出照相机的位置和姿态，使用这 些信息来放置计算机图形学模型，能够正确表示它们。1 PyGame 和 PyOp
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2024-07-04 13:07:45
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1 ArUco markerArUco marker是由S.Garrido-Jurado等人在2014年提出的，全称是Augmented Reality University of Cordoba，详见他们的论文《Automatic generation and detection of highly reliable fiducial markers under occlusion》。它类似于二
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2023-12-29 10:04:41
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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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一 入门基础1 图像读入cv2.imread(path)，读取图像数据，BGR格式，数据在0-255，通道格式为 (W, H, C)cv2.IMREAD_COLOR: 读入一副彩色图像，图像的透明度会被忽略，默认参数cv2.IMREAD_GRAYSCALE: 以灰度模式读入图像调用cv2.imread，就算图像的路径是错的，opencv也不会提醒你，但是得到的img是None2 显示图像cv2.n
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2023-11-29 20:16:35
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目录1 概述2. 方法2.1 随机drop和shuffle2.2 同义词替换2.3 回译2.4 文档裁剪2.5 生成对抗网络2.6 预训练的语言模型1 概述NLP中的数据是离散的。它的后果是我们无法对输入数据进行直接简单地转换，而大多数CV工具则没有这个限制，如domain randomization。 小的扰动可能会改变含义。在NLP中，删掉一个否定词可能会改变整个
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2023-09-14 16:32:32
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在图像分类任务中，图像数据增强一般是大多数人会采用的方法之一，这是由于深度学习对数据集的大小有一定的要求，若原始的数据集比较小，无法很好地满足网络模型的训练，从而影响模型的性能，而图像增强是对原始图像进行一定的处理以扩充数据集，能够在一定程度上提升模型的性能。本文是我目前正在研究一项内容，总结图像数据增强的一些方法及其有效性。本研究的目的是学习
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2023-10-11 11:49:39
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通用数据增强方法（Data Augmentation）1、前言 机器学习尤其是深度学习中，为了防止模型过拟合，数据增强也是一种非常有效的方法，好多牛逼的模型除了网络结构精妙意外，在数据（比较吃数据的有监督深度学习）上也做了不可忽视的工作，才有state of the art的效果。来看一张图：C10和C100是没有经过数据增强的训练效果，C10+和C100+则是经过数据增强的效果，提升
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2023-11-19 13:14:47
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