一、说明         在本博客的第 1 部分中，我介绍了使用 Albumentations Python 库进行图像增广的基础知识。本部分介绍高级详细信息。 二、使用 Albumentations 进行语义分割任务 我们将使用来自 TGS 盐鉴定挑战赛的图像和数据。TGS Salt Identification Challenge | Kaggle import random

目录 一、说明 二、Albumentations库 2.1 如何安装  2.2 测试代码示例 2.3 在albumentations库中实现的所有像素级变换 2.4 空间级转换 2.5 混合级别转换 三、让我们看看上述实现中的转换。 3.1 在专辑中实现的天气相关转换 3.2 随机雨 3.3 在相册中处理非 8 位图像 3.4 在文档图像中增强文本（叠加元素） 3.

import cv2import numpy as npimport albumentations as Afrom albumentations.pytorch import ToTensorV2# 读取图片image = cv2.imread("test_2_0000_0000.png")image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)#

该脚本实现了一个图像及其对应掩模的离线数据增强流程，旨在通过引入多种变换增强图像多样性，以提高深度学习模型的泛化能力。主要技术要点如下： 1.使用 Albumentations 库进行数据增强 ：Albumentations 是一个强大的 Python 库，专门用于图像预处理和数据增强。它提供了丰富的图像变换操作，支持多种深度学习框架。在本脚本中，通过定义 A.Compose 对象 aug 集

目录 1、导入需要的库 2、定义可视化函数 3、从磁盘读取16位TIFF映像 4、定义适用于16位TIFF图像的增强管道 本示例说明了如何增强16位TIFF图像。 在卫星图像中使用16位图像。 以下技术也可以应用于所有非8位图像（即24位图像，32位图像等）。 1、导入需要的库 import randomimport cv2from matplotlib import pypl

深度学习中比较常用的是数据增强库是torchvision.transforms 今天发现了另一个增强库叫Albumentations   其开源、快速、简单且增强方式很多：图像增强库Albumentations使用总结   最重要的是可以同时增强图像及其掩码，边界框或关键点位置 话不多说先安装： pip install albumentations 实验：图片来自息肉分割数据集 from

Albumentations数据增强方法 常用数据增强方法 Blur 模糊VerticalFlip 水平翻转HorizontalFlip 垂直翻转Flip 翻转Normalize 归一化Transpose 转置RandomCrop 随机裁剪RandomGamma 随机GammaRandomRotate90 随机旋转90度Rotate旋转ShiftScaleRotate 平移缩放旋转CenterC