作者： eastmount。一.图像锐化由于收集图像数据的器件或传输图像的通道存在一些质量缺陷，或者受其他外界因素的影响，使得图像存在模糊和有噪声的情况，从而影响到图像识别工作的开展。一般来说，图像的能量主要集中在其低频部分，噪声所在的频段主要在高频段，同时图像边缘信息主要集中在其高频部分。这将导致原始图像在平滑处理之后，图像边缘和图像轮廓模糊的情况出现。为了减少这类不利效果的影响，就需要利用图像
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2023-08-04 21:40:58
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图像增强一、项目背景1.图像增强图像增强是指增强图像中的有用信息，它可以是一个失真的过程，其目的是要改善图像的视觉效果，针对给定图像的应用场合。有目的地强调图像的整体或局部特性，将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征，扩大图像中不同物体特征之间的差别，抑制不感兴趣的特征，使之改善图像质量、丰富信息量，加强图像判读和识别效果，满足某些特殊分析的需要。2.图像插值技术如图所示, 图像插值如下
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2023-09-13 20:08:47
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![在这里插入图片描述]()
真实场景中我们不可能仅从一个角度拍摄目标，这样收集到的数据集会造成目标识别模型过拟合，也就是只能从拍摄的角度去识别该物体，目标换个形态或者是拍摄角度更换，模型就识别不出来了。我们可以通过图片处理技术进行一定的泛化操作：
#### 1.随机旋转和翻转
`cv2.getRotationMatrix2D` 是 OpenCV 中的一个函数，用于生成一个二维旋转矩阵
背景如果你工作中需要制作文档，PPT，或者给文章配图，或者需要制作视频。一定会有在网上寻找图片素材的经历。但网上的图质量参差不一，有时候找到了喜欢的图，但是质量不行，分辨率太低。有的人就忍了，但我不能忍，一张低分辨率模糊的图片放在成品上，我觉得还不如不放，会拉低整个作品的质量。那怎么办呢，重新找高分辨的图片么？我这篇就来推荐下我日常中使用的一个神器。一款依据AI算法能把低分辨补成超高分辨率的软件。
GridMask Data Augmentation， ARXIV 2020代码地址：https://github.com/akuxcw/GridMask这篇论文提出了一种简单的数据增强方法，在图像分类、检测、分割三个任务进行实验，效果提升明显。1. Introduction作者首先回顾了数据增强（Data augmentation）方法，指出当前方法有三类：spatial transformat
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2024-01-29 12:24:15
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简介PyTorch 的视觉工具包 torchvision 提供了大量的图像增强操作(torchvision.transforms 模块), 其主要针对 PIL.Image 对象和 torch.Tensor 对象对于 PIL.Image 对象, transforms 中包含大量的类, 其内部实现调用了 PIL 包中的方法, 使用时先创建特定操作的实例, 然后将该实例视为函数去调用 PIL.Image
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2024-04-25 15:01:39
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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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OpenCV--Python 图像增强图像增强主要解决由于图像的灰度级范围较小造成的对比度较低的问题，目的就是将输出图像的灰度级放大到指定的程度，使得图像中的细节看起来增加清晰。对比度增强有几种常用的方法，如线性变换、
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2023-11-07 20:14:59
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# 图像数据增强 Python 实现
## 引言
图像数据增强是机器学习和计算机视觉领域中常用的技术之一，它通过对原始图像进行一系列的变换和处理，生成多样化的训练数据，从而提升模型的鲁棒性和泛化能力。本文将介绍如何使用 Python 实现图像数据增强的流程和具体步骤。
## 流程概述
下面是图像数据增强的整体流程：
```mermaid
pie
"准备数据" : 20
"
原创
2023-12-07 10:09:13
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torchvision两种数据集： 1. 所有图片都在同一个文件夹内。（这个用 torch.utils.data.DataSet类就行！） 2. 不同类别的图片放在不同的文件夹。（用 torchvision.datasets.ImageFolder(‘image_dir_root’ )大部分任务的数据都是第一种吧，第二种一般是分类任务，比如imagenet数
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2024-10-08 01:50:11
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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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图像增强主要解决由于图像的灰度级范围较小造成的对比度较低的问题，目的就是将输出图像的灰度级放大到指定的程度，使得图像中的细节看起来增加清晰。对比度增强有几种常用的方法，如线性变换、分段线性变换、伽马变换、直方图正规化、直方图均衡化、局部自适应直方图均衡化等。1.灰度直方图在讲解图像增强的方法之前先来认识一下灰度直方图，灰度直方图是图像灰度级的函数，用来描述每个灰度级在图像矩阵中的像素个数或者占有率
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2023-09-11 23:11:08
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常用图像增强算法介绍 1、对数图像增强算法 对数图像增强是图像增强的一种常见方法，其公式为： S = c log(r+1)，其中c是常数（以下算法c=255/(log(256)），这样可以实现整个画面的亮度增大。
1. void LogEnhance(IplImage* img, IplImage* dst)
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2024-01-24 19:11:18
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如题
目录图像增强是什么？为什么要图像增强？图像增强的处理分类思维导图总览图像增强是什么？为什么要图像增强？是什么？图像增强是数字图像处理的基本内容之一，使图像的视觉效果发生变化， 某些特定信息得到增强。为什么？根据特定应用的需要突出图像中的某些特定信息，削弱不需要的信息，以达到扩大图像中不同物体特征之间的差别，使得处理后的图像对于这个特定应用
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2023-08-13 12:34:28
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参考文献链接：[2204.08610] Image Data Augmentation for Deep Learning: A Survey (arxiv.org)基本数据增强方法Image Manipulation（图像处理） 主要集中在图像变换上，例如旋转、翻转、增大或缩小图像比例、添加噪声、更改颜
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2024-04-08 09:18:47
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# Python图像扭曲数据增强实现方法
## 1. 简介
在机器学习和计算机视觉领域，数据增强是一种常用的技术，用于增加训练数据的多样性，提高模型的泛化能力。其中，图像扭曲是一种常见的数据增强方法，通过对原始图像进行旋转、缩放、平移等操作，生成一系列扭曲后的图像，从而增加了训练数据的多样性。
本文将介绍如何使用Python实现图像扭曲数据增强。首先，我们将给出整个流程的步骤概览，然后详细介
原创
2024-02-02 03:31:28
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环境windows 10 64bitimgaug 0.4.0简介imgaug 是一个 python 编写的机器学习数据集增强库，通过它，可以把原来的小数据集，经过轻微的变化，形成一个新的更大的数据集。
imgaug
安装直接通过 pip 来安装pip install imgaug
# 体验github上的最新版本，使用下面命令
pip install git+https://git
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2024-04-17 10:56:20
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1. 线性变换代码： import cv2
import random
import imutils
import numpy as np
# 彩色图像每个像素值是[x,y,z], 灰度图像每个像素值便是一个np.uint8
image = cv2.imread('E:/1.PNG')
gray_img = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
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2024-09-01 10:03:19
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目的在深度学习中，我们需要大量的数据，但是通常直接在现实中获取数据的难度很高，成本也非常高，时间耗费也一样让人难以承受。所以大家就想，能不能把现有的数据进行人工处理一下，产生人造新数据，达到增加训练数据的目的呢？这就是我们所谓的数据增强！而本文会通过最简单的方法，告诉大家如何用 3 个常用模块，来实现图像领域的数据增强！所需 Python 模块这里我们用到的是：numpy，这个就不解释了！matp
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2023-09-13 23:58:45
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作者丨老肥 图像增强能够有目的地强调图像地整体或是局部特征，将不清晰地图像变得更为清晰，或是强调某些感兴趣的特征，使其改善图像质量，加强图像判别和识别的效果。现有的图像增强的方法非常多，今天我们主要介绍空间域中的灰度变换方法，并用Python将其一一实现。灰度变换也被称为图像的点运算（只针对图像的某一像素点），是所有图像处理技术中最简单的技术。我们首先对所有原始图像都进行如下的读取，转换
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2023-09-13 23:59:38
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