АУГМЕНТАЦИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ PYTHON

Аугментация изображений в Python - это процесс увеличения объема обучающих данных путем создания новых изображений, основанных на существующих изображениях обучающей выборки. Это полезный метод, который может помочь улучшить производительность моделей машинного обучения.

Python предоставляет несколько библиотек для аугментации изображений, таких как:

Вот пример использования библиотеки imgaug для аугментации изображений:

import imgaug.augmenters as iaa
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image

img = np.array(Image.open("image.jpg"))
seq = iaa.Sequential([ iaa.Fliplr(0.5), iaa.GaussianBlur(sigma=(0, 3.0)), iaa.Affine(rotate=(-45, 45)), iaa.Resize({"height": 224, "width": 224})])
images_aug = seq(images=np.array([img]))
plt.imshow(images_aug[0].astype(np.uint8))

Этот код загружает изображение "image.jpg", а затем создает последовательность аугментации изображений с помощью imgaug. После этого изображение аугментируется, а результат отображается с помощью библиотеки matplotlib.

120 - Image registration methods in python

Дополнение данных - Глубокие нейронные сети на Python

Build a Deep CNN Image Classifier with ANY Images

Работа с изображениями на python (питон) модуль PIL (pillow)

Сергей Нестерук: Сбор и аугментация датасетов изображений на примере цифрового агро и фуднета

DOCS #7. Сегментация изображений через водораздел и кластеризацию (scipy-lectures)

Аугментация данных

Vectorization in Python : Data Science Code

Как подготовить свой набор изображений в Keras - Глубокие нейронные сети на Python

Easiest Image Data Augmentation in Python-

BLGPG-823B75CB9C0B-24-09-20-01

Новые материалы: