imgaug专题
python图像数据增强——imgaug
https://blog.csdn.net/limiyudianzi/article/details/86497305 （一）imgaug基础用法 （二）imgaug进阶示例 （三）imgaug图像分割数据增强 在机器学习或者深度学习的问题中，因为受制于图像采集的方式，投入的精力和图像标注的难度等，用于训练的图像数量可能非常有限。这种情况下，可能出现模型过拟合，训练后的模型泛化能力差等问题，降
OpenCV轻松入门（九）——使用第三方库imgaug自定义数据增强器
安装命令：pip install imgaug 代码实现： import cv2import randomimport matplotlib.pyplot as pltfrom imgaug import augmenters as iaa# 数据增强——缩放效果def zoom_img(img):# 获取一个1-1.3倍的线性图像处理器，scale参数是缩放范围zoom = ia
imgaug增强边界框
imgaug对边界框及其扩展具有本地支持。 它们通过其左上角和右下角的坐标表示，既是绝对值，又具有亚像素精度。 在imgaug中，边框仅受增强器更改图像几何形状的影响。 例如 水平翻转或仿射变换。 它们不受其他方法（例如高斯噪声）的影响。 在以下各节中列出了两个类，用于在imgaug中增加边界框。 API：边界框 imgaug.augmen
imgaug数据增强实例
这里给出一个数据增强包imgaug的应用实例 可以简单修改数据路径即可运行程序，对数据进行增强，可以加上对文件夹下的dataset遍历，批处理数据增强。程序来源于Imgaug的github issues便通过做修改，运行于ubuntu，win10下数据写出有问题: 'see' command line parameter default in ubuntu import imga
imgaug库图像增强指南（35）：【iaa.Fog】——轻松创建自然雾气场景
引言 在深度学习和计算机视觉的世界里，数据是模型训练的基石，其质量与数量直接影响着模型的性能。然而，获取大量高质量的标注数据往往需要耗费大量的时间和资源。正因如此，数据增强技术应运而生，成为了解决这一问题的关键所在。而imgaug，作为一个功能强大的图像增强库，为我们提供了简便且高效的方法来扩充数据集。本系列博客将带您深入了解如何运用imgaug进行图像增强，助您在深度学习的道路上更进一步。我们
imgaug库图像增强指南（32）：塑造【雪景】效果的视觉魔法
引言 在深度学习和计算机视觉的世界里，数据是模型训练的基石，其质量与数量直接影响着模型的性能。然而，获取大量高质量的标注数据往往需要耗费大量的时间和资源。正因如此，数据增强技术应运而生，成为了解决这一问题的关键所在。而imgaug，作为一个功能强大的图像增强库，为我们提供了简便且高效的方法来扩充数据集。本系列博客将带您深入了解如何运用imgaug进行图像增强，助您在深度学习的道路上更进一步。我们
imgaug库图像增强指南（32）：塑造雪景效果的视觉魔法
引言 在深度学习和计算机视觉的世界里，数据是模型训练的基石，其质量与数量直接影响着模型的性能。然而，获取大量高质量的标注数据往往需要耗费大量的时间和资源。正因如此，数据增强技术应运而生，成为了解决这一问题的关键所在。而imgaug，作为一个功能强大的图像增强库，为我们提供了简便且高效的方法来扩充数据集。本系列博客将带您深入了解如何运用imgaug进行图像增强，助您在深度学习的道路上更进一步。我们
imgaug库指南（15）：从入门到精通的【图像增强】之旅
引言 在深度学习和计算机视觉的世界里，数据是模型训练的基石，其质量与数量直接影响着模型的性能。然而，获取大量高质量的标注数据往往需要耗费大量的时间和资源。正因如此，数据增强技术应运而生，成为了解决这一问题的关键所在。而imgaug，作为一个功能强大的图像增强库，为我们提供了简便且高效的方法来扩充数据集。本系列博客将带您深入了解如何运用imgaug进行图像增强，助您在深度学习的道路上更进一步。我们
imgaug库指南（19）：从入门到精通的【图像增强】之旅
引言 在深度学习和计算机视觉的世界里，数据是模型训练的基石，其质量与数量直接影响着模型的性能。然而，获取大量高质量的标注数据往往需要耗费大量的时间和资源。正因如此，数据增强技术应运而生，成为了解决这一问题的关键所在。而imgaug，作为一个功能强大的图像增强库，为我们提供了简便且高效的方法来扩充数据集。本系列博客将带您深入了解如何运用imgaug进行图像增强，助您在深度学习的道路上更进一步。我们
imgaug库指南（18）：从入门到精通的【图像增强】之旅
引言 在深度学习和计算机视觉的世界里，数据是模型训练的基石，其质量与数量直接影响着模型的性能。然而，获取大量高质量的标注数据往往需要耗费大量的时间和资源。正因如此，数据增强技术应运而生，成为了解决这一问题的关键所在。而imgaug，作为一个功能强大的图像增强库，为我们提供了简便且高效的方法来扩充数据集。本系列博客将带您深入了解如何运用imgaug进行图像增强，助您在深度学习的道路上更进一步。我们
imgaug库指南（12）：从入门到精通的【图像增强】之旅
引言 在深度学习和计算机视觉的世界里，数据是模型训练的基石，其质量与数量直接影响着模型的性能。然而，获取大量高质量的标注数据往往需要耗费大量的时间和资源。正因如此，数据增强技术应运而生，成为了解决这一问题的关键所在。而imgaug，作为一个功能强大的图像增强库，为我们提供了简便且高效的方法来扩充数据集。本系列博客将带您深入了解如何运用imgaug进行图像增强，助您在深度学习的道路上更进一步。我们
imgaug库指南（11）：从入门到精通的【图像增强】之旅
引言 在深度学习和计算机视觉的世界里，数据是模型训练的基石，其质量与数量直接影响着模型的性能。然而，获取大量高质量的标注数据往往需要耗费大量的时间和资源。正因如此，数据增强技术应运而生，成为了解决这一问题的关键所在。而imgaug，作为一个功能强大的图像增强库，为我们提供了简便且高效的方法来扩充数据集。本系列博客将带您深入了解如何运用imgaug进行图像增强，助您在深度学习的道路上更进一步。我们
imgaug库指南（九）：从入门到精通的【图像增强】之旅
引言 在深度学习和计算机视觉的世界里，数据是模型训练的基石，其质量与数量直接影响着模型的性能。然而，获取大量高质量的标注数据往往需要耗费大量的时间和资源。正因如此，数据增强技术应运而生，成为了解决这一问题的关键所在。而imgaug，作为一个功能强大的图像增强库，为我们提供了简便且高效的方法来扩充数据集。本系列博客将带您深入了解如何运用imgaug进行图像增强，助您在深度学习的道路上更进一步。我们
imgaug库指南（八）：从入门到精通的【图像增强】之旅
引言 在深度学习和计算机视觉的世界里，数据是模型训练的基石，其质量与数量直接影响着模型的性能。然而，获取大量高质量的标注数据往往需要耗费大量的时间和资源。正因如此，数据增强技术应运而生，成为了解决这一问题的关键所在。而imgaug，作为一个功能强大的图像增强库，为我们提供了简便且高效的方法来扩充数据集。本系列博客将带您深入了解如何运用imgaug进行图像增强，助您在深度学习的道路上更进一步。我们
imgaug库指南（六）：从入门到精通的【图像增强】之旅
引言 在深度学习和计算机视觉的世界里，数据是模型训练的基石，其质量与数量直接影响着模型的性能。然而，获取大量高质量的标注数据往往需要耗费大量的时间和资源。正因如此，数据增强技术应运而生，成为了解决这一问题的关键所在。而imgaug，作为一个功能强大的图像增强库，为我们提供了简便且高效的方法来扩充数据集。本系列博客将带您深入了解如何运用imgaug进行图像增强，助您在深度学习的道路上更进一步。我们
imgaug库指南（五）：从入门到精通的【图像增强】之旅
引言 在深度学习和计算机视觉的世界里，数据是模型训练的基石，其质量与数量直接影响着模型的性能。然而，获取大量高质量的标注数据往往需要耗费大量的时间和资源。正因如此，数据增强技术应运而生，成为了解决这一问题的关键所在。而imgaug，作为一个功能强大的图像增强库，为我们提供了简便且高效的方法来扩充数据集。本系列博客将带您深入了解如何运用imgaug进行图像增强，助您在深度学习的道路上更进一步。我们
imgaug库指南（三）：从入门到精通的【图像增强】之旅
引言 在深度学习和计算机视觉的世界里，数据是模型训练的基石，其质量与数量直接影响着模型的性能。然而，获取大量高质量的标注数据往往需要耗费大量的时间和资源。正因如此，数据增强技术应运而生，成为了解决这一问题的关键所在。而imgaug，作为一个功能强大的图像增强库，为我们提供了简便且高效的方法来扩充数据集。本系列博客将带您深入了解如何运用imgaug进行图像增强，助您在深度学习的道路上更进一步。我们
imgaug库指南（二）：从入门到精通的【图像增强】之旅
文章目录 引言前期回顾代码示例小结结尾 引言 在深度学习和计算机视觉的世界里，数据是模型训练的基石，其质量与数量直接影响着模型的性能。然而，获取大量高质量的标注数据往往需要耗费大量的时间和资源。正因如此，数据增强技术应运而生，成为了解决这一问题的关键所在。而imgaug，作为一个功能强大的图像增强库，为我们提供了简便且高效的方法来扩充数据集。本系列博客将带您深入了解如何运用img
图片数据不够快来试试使用imgaug增强数据
导读 我们经常会遇到训练模型时数据不够的情况，而且很多时候无法再收集到更多的数据，只能通过做一些数据增强或者其它的方法来合成一些数据。常用的数据增强方式有裁剪、旋转、缩放、亮度对比度色度饱和度变换，这篇文章我们来介绍一个更方便更多方式的数据增强，我们将会通过imgaug库来实现。 imgaug imgaug是一个python的图像增强库，它能够通过输入图片产生新图片的集合，能够通过不同的策略
基于imgaug做图像分割的数据增强
引言 做图像分割时，总是会想到做数据增强，往往是基于PyTorch或者Tensorflow框架，但是这些框架仅仅支持基本的数据增强操作，例如只对图像的旋转、反转等。如果想要对图像分割数据集做数据增强，就要用到第三方库或者自己写一个轮子也可以的。我这里推荐使用imgaug库 图像分割增强示例demo 示例图(图像来自同花顺举办比赛:文档图片表格结构识别算法)： table_img.jpg:m
python 利用imgaug进行图像数据增强
python 利用imgaug进行图像数据增强 图像识别训练的时候，为了增加数据集，一般需要进行图像数据增强，常用的有镜像，位移，旋转等，但是在带有目标框的图像进行变换时，往往要同时对目标框进行变换，处理起来十分不方便，而imgaug模块就为我们提供了这些功能，十分的方便。 显示目标框 步骤十分简单 读取图片，转换为矩阵定义包含目标框的类BoundingBoxesOnImage，里面包括了