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深度学习样本生成data augmentation

14/8DB54D749B1D4A2D5FD3441C681D9A2C522453AC_s.jpg" img = cv2.imread(path) horizontal_img = img.copy () vertical_img = img.copy() both_img = img.copy() horizontal_img = cv2.flip(img, 0) flip_img_save2dir(file): img = cv2.imread(file) dst_dir = path_var.g_dst_dir h_img = img.copy () v_img = img.copy() b_img = img.copy() h_img = cv2.flip(img, 0) v_img = cv2.flip(img

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图像抽象画风

'C:/Users/xpp/Desktop/Lena.png'; img=io.imread(file_name) row,col,channel=img.shape #颜色映射 color_map=img.copy color_map[:,:,2]=b*255 #图像分割 N_block=100 segments=slic(img,n_segments=N_block,compactness=10) seg_img=img.copy () T_mask=img.copy() for i in range(N_block): mask=(segments==i) T_mask[:,:,0]=mask T_mask

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    在原图片上绘制图案和文字以及缩放大小。

    lambda i:i*2).show() from PIL import Image img=Image.open(r'C:\Users\xpp\Desktop\lena.jpg') imgb=img.copy lambda i:i*2).show() from PIL import Image img=Image.open(r'C:\Users\xpp\Desktop\lena.jpg') imgb=img.copy () imgc=img.copy() region=imgb.crop((5,5,120,120)) imgc.paste(region,(30,30)) imgc.show()

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    图像处理: 设计 动态高斯滤波

    垂直高斯 # gs_h: horizontal gaussian, 水平高斯 # gs_d: diagonal gaussian, 对角高斯 gs_v, gs_h, gs_d = img.copy (), img.copy(), img.copy() for i in range(h): k_size = kernel_size(w, i, "vertical")

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    使用 Python 和 OpenCV 进行数据增广

    img: image gt_boxes: format [[obj x1 y1 x2 y2],...] amount: num of masks / num of objects ''' out = img.copy cj_type: {gauss: gaussian, sp: salt & pepper} ''' if noise_type == "gauss": image=img.copy ('uint8') image = cv2.add(image,gauss) return image elif noise_type == "sp": image=img.copy () fsize = 9 return cv2.blur(image,(fsize,fsize)) elif f_type == "gaussian": image=img.copy fsize = 9 return cv2.GaussianBlur(image, (fsize, fsize), 0) elif f_type == "median": image=img.copy

    21060

    使用Python+OpenCV进行数据增广方法综述(附代码演练)

    amount: num of masks / num of objects ''' out = img.copy() ran_select = random.sample(gt_boxes cj_type: {gauss: gaussian, sp: salt & pepper} ''' if noise_type == "gauss": image=img.copy image = cv2.add(image,gauss) return image elif noise_type == "sp": image=img.copy f_type: {blur: blur, gaussian: gaussian, median: median} ''' if f_type == "blur": image=img.copy = 9 return cv2.blur(image,(fsize,fsize)) elif f_type == "gaussian": image=img.copy

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    【OpenCV】Chapter7.图像噪声与滤波器

    mask = np.random.choice((0, 0.5, 1), size=img.shape[:2], p=[pp, (1 - ps - pp), ps]) imgChoiceNoise = img.copy (), ((hPad, m - hPad - 1), (wPad, n - wPad - 1)), mode="edge") imgGeoMean = img.copy() for i in range (), ((hPad, m - hPad - 1), (wPad, n - wPad - 1)), mode="edge") epsilon = 1e-8 imgHarMean = img.copy( hPad - 1), (wPad, n - wPad - 1)), mode="edge") Q = 1.5 # 反谐波平均滤波器 阶数 epsilon = 1e-8 imgHarMean = img.copy () imgInvHarMean = img.copy() for i in range(hPad, img_h + hPad): for j in range(wPad, img_w + wPad

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    OpenCV图像处理(八)---图像缩放VS图像翻转

    numpy包进行科学运算 import numpy as np # opencv读取图片数据 img = cv2.imread('test02.jpg') # 复制三幅图像 用于后面的翻转 img1 = img.copy () img2 = img.copy() img3 = img.copy() # 获取图像的高度和宽度 img_height = img.shape[0] img_width = img.shape

    12120

    OpenCV—python 颜色直方图与直方图均衡化

    return img if __name__ == '__main__': img = cv2.imread(r'C:\Users\xxx\Desktop\004.png') img1 = img.copy () img2 = img.copy() res1 = hisEqulColor1(img1) res2 = hisEqulColor2(img2) res = np.hstack return img if __name__ == '__main__': img = cv2.imread(r'C:\Users\xxx\Desktop\004.png') img1 = img.copy () img2 = img.copy() res1 = hisEqulColor1(img1) res2 = hisEqulColor2(img2) res = np.hstack

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    【图像处理】反色

    代码: import cv2 def reverse_color(img): img = 255 - img.copy() return img if __name__ == '

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    【愚公系列】2021年11月 攻防世界-进阶题-MISC-047(low)

    =3 二、答题步骤 1.低位隐写 使用python脚本 # lsb隐写 import PIL.Image as Image img = Image.open('low.bmp') img_tmp = img.copy

    23920

    【Python3+OpenCV】实现图像处理—基本操作篇

    No.3 复制图像 Opencv中如果想要将目前的图像复制,可以使用以下语句实现: img1 = img.copy():img1是新图像,img是原图像 import cv2 img = cv2.imread ('hello.jpg',0) img1=img.copy() #通过窗口展示图片 第一个参数为窗口名 第二个为读取的图片变量 cv2.imshow('image',img1) #暂停cv2模块

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    【OpenCV】Chapter10.色彩转换与图像绘制

    =128 等效于 (128,0,0) cv.line(img1, (0, 150), (200, 150), 255, 2) # color=255 等效于 (255,0,0) # img2 = img.copy 220), (67, 227), (0, 0, 255), 4) cv.rectangle(img1, (100, 220), (109, 229), (0, 0, 255), 4) img2 = img.copy , h = (100, 200, 200, 100) # 左上角坐标 (x,y), 宽度 w,高度 h cx, cy = x + w // 2, y + h // 2 # 矩形中心 img1 = img.copy () img2 = img.copy() # (1) 半轴长度 (haf) 的影响 cx, cy = 200, 150 # 圆心坐标 angle = 30 # 旋转角度 startAng, endAng () img2 = img.copy() img3 = img.copy() img4 = img.copy() # 多边形顶点 points1 = np.array([[200, 100], [295

    10020

    cv2.putText()

    若想再次看到原图,则应该在之前先备份一个原图像import cv2img = cv2.imread('pyyy.png')img2 = img.copy() # 备份操作font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX

    95520

    均值滤波的实现方法,并做输出代码分享

    self.ui = UI browser.get('https://www.zhihu.com/explore') logger.debug('debug') 这时候sleep时间超过1应该输出2: ishow=img.copy

    9520

    opencv——python(1)

    "1.jpg") ---- 4.创建图像 ---- emptyImage = np.zeros(img.shape, np.uint8) ---- 5.复制图像 ---- emptyImage2 = img.copy

    23820

    opencv+python 添加文字 cv2.putText

    若想再次看到原图,则应该在之前先备份一个原图像import cv2img = cv2.imread('pyyy.png')img2 = img.copy() # 备份操作font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX

    3.6K30

    图像抗混叠

    rescale from skimage.io import imread, imshow, show img=imread('C:/Users/xpp/Desktop/Lena.png')#原始图像 im1=img.copy

    11510

    这个操作可能不值钱,但却值得学习 | 【图片批量裁剪】

    tpPointsChoose # 存入选择的点 global pointsCount # 对鼠标按下的点计数 global img2, ROI_bymouse_flag img2 = img.copy interpolation=cv2.INTER_AREA) # ------------------------------------------------------------ ROI = img.copy

    50320

    使用numpy矩阵实现RGB转HSI

    img = cv2.resize(img,(400,300)) line, cols, chl = img.shape img = img.astype(np.float32) img_bgr = img.copy

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