环境windows 10 64bitimgaug 0.4.0简介imgaug 是一个 python 编写的机器学习数据集增强库，通过它，可以把原来的小数据集，经过轻微的变化，形成一个新的更大的数据集。
imgaug
安装直接通过 pip 来安装pip install imgaug
# 体验github上的最新版本，使用下面命令
pip install git+https://git
目录1.背景2.代码解释3.演示3.1 具体操作3.2 补充4.总结 1.背景最近在做一个图像题,初始样本图给的特别少(每类只有几张图),因此想通过keras-ImageDataGenerator去做数据增强,但是这样的数据带入模型训练泛化性也是很差的,只是先做着,等数据全部公布后再做.在此之前,先将数据增强函数写好,到时候方便使用.代码目的:使用者只代入各类所在文件夹的父文件夹路径(重赋值代码
论文题目： ROBUST INTERNAL EXEMPLAR-BASED IMAGE ENHANCEMENT1 摘要
图像增强的目的是修改图像，以实现更好的人类视觉系统感知或更合适的表示来进一步分析。根据给定输入图像的不同属性，任务也会有所不同，如噪声去除、去模糊、分辨率增强、缺失像素的预测等。后两种方法通常被称为图像超分辨率和图像补全。存在着低质量输入图像分辨率不足、区域缺失的复杂情况。在本文中
实验十一Matlab在数字图像处理中的应用——图像增强一、实验目的1．了解图像增强的概念、目的、意义和方法。2.掌握图像直方图显示函数imhist的用法。3．掌握图像增强技术中的灰度变换法。4.掌握图像增强技术中的直方图均衡化方法。二、实验原理1.图像增强的概念和方法图像增强是指按特定的需要突出图像中的某些信息，同时削弱或消除某些无关的信息，从而有目的地增强图像的整体或局部特征。增强后的图像往往能
imgaug数据增强 最近在做目标检测的项目，由于手里的数据无法很好的满足深度学习的要求，所以需要用到数据增强的手段来扩充自己的数据集，这里我采用基于python的imgaug包，具体的调用方法网上都很详细，这里不再细说，接下来主要讲两点。 1.环境配置 一般直接安装imgaug会失败，因为安装之前需要安装其它几个依赖的包才行，如下： six numpy scipy Pillow
作为cv的基础，数据增扩是很重要的一环。一般来说主要有以下几种：1、通过openCV操作 2、使用torchvision.transform 3、使用torchvision.transform.function 4、使用nvidia.dali 5、albumentations库。对应的数据也一般可以分为1、单图处理，如分类。2、同尺寸多个数据处理，如分割，去噪。3、不同尺寸多个数据处理，如超分。下
CT重建1 python重建库1.1 scikit-image库（平行束）1.2 ODL库（数据格式奇怪，失败。）2 MATLAB重建库2.1 iradon重建平行束2.2 ifanbeam重建扇束2.3 其他重建（我还没看）3 python的CIL库 1 python重建库1.1 scikit-image库（平行束）一开始在用scikit-image来处理CT重建，但是这个里面的iradon是
python版本：python3.5.4 ； opencv-python版本：opencv-python3.4.2.17使用的开发环境是jupyter notebook，是一个python的交互式开发环境，测试十分方便，并集成了vim操作，安装教程可参考：本系列前三篇文章链接：opencv-python快速入门篇【数字图像处理系列一】基本概念：亮度、对比度、饱和度、锐化、分辨率【数字图像
目录一、点运算1、灰度变换2、直方图增强 二、空间滤波1、平滑①线性平滑滤波-邻域平均法②线性平滑滤波-加权平均法（高斯滤波）2、锐化 又到了新的一周，是时候继续学习计算机视觉的先导知识啦！  
一、图像增强算法介绍图像增强算法常见于对图像的亮度、对比度、饱和度、色调等进行调节，增加其清晰度，减少噪点等。图像增强往往经过多个算法的组合，完成上述功能，比如图像去燥等同于低通滤波器，增加清晰度则为高通滤波器，当然增强一副图像是为最后获取图像有用信息服务为主。一般的算法流程可为：图像去燥、增加清晰度（对比度）、灰度化或者获取图像边缘特征或者对图像进行卷积、二值化等，上述四个步骤往往可以通过不同的
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2023-10-10 00:00:13
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F. Drago等人在《Adaptive Logarithmic Mapping For Displaying High Contrast Scenes》中提到了一种HDR增强算法，本文尝试对其进行复现。在这个亮度映射解决方案中的对数关系使用Stockham提出的转换方式作为图像处理的基础，Stockham使用如下公式作为低照度图像增强的方法： 其中，Ld为输出的亮度值，Lw为输入的亮度值，Lma
# 深度学习图像增强需要数据集吗
深度学习图像增强是指利用深度学习技术对图像进行处理，以改善图像的质量、增强图像的细节等。在图像增强任务中，数据集扮演着至关重要的角色。数据集是用于训练深度学习模型的基础，足够的高质量数据集可以帮助模型更好地学习到图像的特征和规律，从而提高图像增强的效果。
## 数据集在深度学习图像增强中的作用
数据集在深度学习图像增强中起着至关重要的作用。一方面，通过大量的
参考文献链接：[2204.08610] Image Data Augmentation for Deep Learning: A Survey (arxiv.org)基本数据增强方法Image Manipulation（图像处理） 主要集中在图像变换上，例如旋转、翻转、增大或缩小图像比例、添加噪声、更改颜
1 简介图像增强处理中常用的均值滤波和中值滤波等方法有较强的抑制噪声的能力,在一定程度上会导致图像模糊,影响图像处理的效果.直方图均衡化是目前地震图像增强的主要方法,但它存在着图像细节信息丢失和噪声放大的缺点.基于模糊集的图像增强方法逐渐被应用到实际的图像处理中,并且显示出它优于传统图像增强算法的特点.因此,将基于模糊集的图像增强方法应用到图像处理中,以克服传统图像增强方法的不足.2 完整代码x=
原创
2021-12-11 18:25:40
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一、简介
基于模糊集的图像增强主要包括三个步骤：图像模糊特征提取、隶属函数值的修正和模糊域的逆变换。在实际应用当中，有时候需要进行图像增强来改善图像的视觉效果。在此问题处理当中，按照颜色可以分为灰度图像增强和彩色图像增强。按照作用域分类，可以分为空域处理和频域处理。图像空域处理方法通常有灰度变换，直方图均衡，图像平滑和锐化。频域处理有DFT变换，采用滤波的方法进行图像增强。现有的方法自适应的效果
原创
2021-07-09 15:47:09
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GridMask Data Augmentation， ARXIV 2020代码地址：https://github.com/akuxcw/GridMask这篇论文提出了一种简单的数据增强方法，在图像分类、检测、分割三个任务进行实验，效果提升明显。1. Introduction作者首先回顾了数据增强（Data augmentation）方法，指出当前方法有三类：spatial transformat
MNIST数据集简介MNIST（Mixed National Institute of Standards and Technology database）是一个计算机视觉数据集，它包含70000张手写数字的灰度图片，其中每一张图片包含 28 X 28 个像素点。可以用一个数字数组来表示这张图片： 每一张图片都有对应的标签，也就是图片对应的数字，例如上面这张图片的标签就是 1数据集被分成两部分：
提起电竞外设的话，我想很多人都会想起罗技G这个品牌的产品，它所推出的外设产品基本都得到了众多游戏爱好者的喜爱，其中游戏鼠标就特别的有代表性。我接触罗技的游戏外设大概是在大学期间，到目前为止先后入手过多款游戏鼠标、罗技游戏键盘等产品。本次分享的产品是罗技G推出的一款比较经典的游戏鼠标G502的无线版——罗技G502 LIGHTSPEED创世者游戏鼠标(下简称罗技G502创世者)，这款鼠标除了支持无线
# 深度学习水下图像增强数据集
在水下摄影中，由于水体的吸光特性，图像质量通常较差，色彩失真，且对比度低。为了提升水下图像的质量，深度学习的图像增强技术被广泛应用。本文将介绍如何利用深度学习技术进行水下图像增强，并提供相关代码示例和数据集的使用方法。我们还将通过流程图和状态图帮助大家更好地理解整个过程。
## 水下图像增强的必要性
水下图像通常会受到以下几种因素的影响：
1. **吸光作用
简介PyTorch 的视觉工具包 torchvision 提供了大量的图像增强操作(torchvision.transforms 模块), 其主要针对 PIL.Image 对象和 torch.Tensor 对象对于 PIL.Image 对象, transforms 中包含大量的类, 其内部实现调用了 PIL 包中的方法, 使用时先创建特定操作的实例, 然后将该实例视为函数去调用 PIL.Image
