![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。
之前两章展示了最基本的imgaug的基础用法，以及一个较为全面的各种增强方法的展示，这里我们介绍在分割问题中的数据增强方法。在分类问题中，输入为一张图像，输出为一个类别，在这种问题中，我们只需要对图像进行增强，并不需要对标签做出改动。而在分割问题中，当训练使用的图像被翻转或者扭曲之后，标签也要对应的做出相同的翻转或者扭曲，因此在增强的过程中不能仅仅对图像进行处理，同时也要对分割的标签进行相同的处理
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2023-08-24 10:49:40
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前言图像增强：图象增强是数字图象处理常用的技术之一。图象增强技术的目的是为了改进图象的质量,以达到赏心悦目的效果。通常要完成的工作是除去图象中的噪声,使边缘清晰以及突出图象中的某些性质等。模型处理方式是根据人眼对光亮度观察的特性确定的，目的是提高图象的可判读性。原图（倪妮版 >=.=<）1. 基于直方图均衡化的图像增强直方图均衡化是通过调整图像的灰阶分布，使得在0~255灰阶上的分布更
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2023-11-15 23:50:56
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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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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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最全汇总：12种图像增强方法一、对比度与亮度增强二、直方图均衡化1.自定义的累计频率均衡法：2.opencv自带的equalizeHist()3.自适应的局部直方图均衡化三、指数变换增强四、gamma增强1.固定三次方增强：2.自定义系数增强：五、log转换增强六、laplaceEhance增强七、线性变换：八、分段线性拉伸算法:九、灰度级分层十、曝光过度对图像取反十一、高反差保留十二、Masa
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2023-11-08 23:54:05
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摘要：本章主要讲解图像直方图相关知识点，包括掩膜直方图和HS直方图，并通过直方图判断黑夜与白天，通过案例分享直方图的实际应用。作者： eastmount。一.图像掩膜直方图如果要统计图像的某一部分直方图，就需要使用掩码（蒙板）来进行计算。假设将要统计的部分设置为白色，其余部分设置为黑色，然后使用该掩膜进行直方图绘制，其完整代码如下所示。# -*- coding: utf-8 -*-
# By：Ea
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2024-03-12 15:10:25
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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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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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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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深入浅出Python中三个图像增强库的使用目录介绍ImgaugAlbumentationsSOLT结论介绍本文中探索三个流行的 Python 图像增强库。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
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2024-08-23 13:13:38
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## 图像增强的流程
为了实现图像增强，我们可以按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. | 读取图像文件 |
| 2. | 调整图像尺寸 |
| 3. | 转换为灰度图像 |
| 4. | 应用图像增强算法 |
| 5. | 保存增强后的图像 |
现在让我们一步一步来实现这些步骤。
### 1. 读取图像文件
我们首先
原创
2023-10-14 03:47:06
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图像增强在计算机视觉领域中占据着非常重要的地位，特别是在医学成像、卫星图像分析以及各种工业应用中，能够显著提升图像的清晰度和可读性。随着深度学习和计算能力的提升，图像增强的技术手段与应用场景愈加丰富。本文将通过阐述图像增强的背景、演进历程、架构设计、性能优化、经验总结和扩展应用等方面，梳理出图像增强代码的实现过程。
### 背景定位
图像增强的实际应用场景广泛，而关键在于如何有效地处理原始图像
# 图像增强技术的应用及Python实现
## 引言
在现代计算机视觉与图像处理领域，图像增强技术愈发受到重视。图像增强旨在改善图像的视觉质量，使得图像在某些特定应用中更易于分析和解读。无论是在医疗图像、卫星图像，还是在日常生活中的照片处理中，图像增强都扮演着至关重要的角色。本文将介绍图像增强的基本概念，并给出使用Python实现图像增强的代码示例。
## 图像增强技术的基本概念
图像增强
我们平时使用一些图像处理软件时，经常会看到其对图像的亮度、对比度、色度或者锐度进行调整。你是不是觉得这种技术的底层实现很高大上？其实最基础的实现原理，用 Python 实现只需要几行代码，学会后你也可以进行简单的图像增强处理了。图像增强哪家强Python 中 PIL 模块中有一个叫做 ImageEnhance 的类，该类专门用于图像的增强处理，不仅可以增强（或减弱）图像的亮度、对比度、色度，还可
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2024-02-02 13:25:22
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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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本文为 AI 研习社编译的技术博客，原标题 ：Image Augmentation Examples in Python翻译 | 就2 校对 | 老赵 整理 | 志豪Python中的图像增强示例我目前正在进行一项研究，审查图像数据增强的深度和有效性。本研究的目标是在有限或者少量数据的情况下，学习如何增加我们的数据集大小,来训练鲁棒性卷积
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2023-10-04 22:46:34
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# Python实现图像增强教程
## 1. 整体流程
首先，让我们看一下整个图像增强的流程：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 读取图像 |
| 2 | 对图像进行增强处理 |
| 3 | 保存增强后的图像 |
## 2. 详细操作步骤
### 步骤1：读取图像
```python
# 引用形式的描述信息
import cv2
# 读取图像
原创
2024-05-04 05:14:58
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1 简介A Bio-Inspired Multi-Exposure Fusion Framework for Low-light Image Enhancement。Abstract—Low-light images are not conducive to human observation and computer vision algorithms due to their lowvisi
原创
2021-12-11 18:22:40
2028阅读
