它接受三个参数：
-
center：旋转的中心点，一个元组(x, y)表示图像的中心坐标。 -
angle：旋转的角度，以度为单位，正值表示逆时针旋转。 -
scale：缩放因子，可选参数，默认为 1。
该函数会返回一个形如：
| cos(angle) -sin(angle) center_x * (1 - cos(angle)) - center_y * sin(angle) |
| sin(angle) cos(angle) center_x * sin(angle) + center_y * (1 - cos(angle)) |的旋转矩阵。通常情况下，我们会将旋转矩阵传递给 cv2.warpAffine 函数，来实际地应用旋转到图像上。这样可以得到一个围绕指定点旋转了一定角度的图像。
# 随机旋转
angle = np.random.randint(0, 360)
rows, cols = image.shape[:2]
M = cv2.getRotationMatrix2D((cols/2, rows/2), angle, 1)
rotated_image = cv2.warpAffine(image, M, (cols, rows))
cv2.flip() 函数用于翻转图片，它接受两个参数，一个是要翻转的图片，另一个是翻转的方向：
flip_direction参数可以取以下三个值：
-
0：垂直翻转（沿x轴翻转） -
1：水平翻转（沿y轴翻转） -
-1：同时在水平和垂直方向翻转
# 随机翻转
flip_direction = np.random.randint(-1, 2) # 随机选择水平、垂直或不翻转
flipped_image = cv2.flip(image, flip_direction)
2.随机裁剪
随机裁剪可以根据设定randint来随机生成裁剪的起始坐标，image.shape[1] 表示图像的宽度，image.shape[0] 表示图像的高度。
通过以下代码：
# 随机裁剪
crop_x = np.random.randint(0, image.shape[1] - 100)
crop_y = np.random.randint(0, image.shape[0] - 100)
cropped_image = image[crop_y:crop_y+100, crop_x:crop_x+100]np.random.randint(0, image.shape[1] - 100) 会在图像的宽度范围内随机生成一个起始点横坐标，保证裁剪后剩余的宽度至少为 100 像素。同理，np.random.randint(0, image.shape[0] - 100) 会在图像的高度范围内随机生成一个起始点纵坐标，保证裁剪后剩余的高度至少为 100 像素。
image[crop_y:crop_y+100, crop_x:crop_x+100] 表示在图像上从 crop_y 到 crop_y+100 行，从 crop_x 到 crop_x+100 列的区域，即裁剪了一个 100x100 大小的区域。
3.随机缩放
np.random.uniform 函数，可以在指定范围内随机生成一个浮点数作为缩放因子 scale_factor。
cv2.resize 函数可以用来对图像进行缩放，其参数：
-
image是要被缩放的原始图像。 -
None表示输出图像的大小由后面的缩放因子决定。 -
fx=scale_factor, fy=scale_factor表示在水平和垂直方向上的缩放比例，即将图像
# 随机缩放
scale_factor = np.random.uniform(0.7, 1.3)
scaled_image = cv2.resize(image, None, fx=scale_factor, fy=scale_factor)np.random.uniform(0.7, 1.3) 会在 0.7 到 1.3 之间随机生成一个浮点数，这个数就是缩放因子。
和原图像相比图像的刻度会有明显变化：
4.添加噪声
4.1高斯噪声
一般来说噪声是模拟实际数据采集情况，比如随机环境因素影响，大雾、水雾、大雨情况导致的摄像头传感器的不完美性、光照变化等。高斯噪声是一种常见的图像噪声类型，在图像数据增强中，通过添加高斯噪声，可以使模型更具鲁棒性，提高其对噪声环境的适应能力。
# 生成高斯噪声
mean = 0
var = 0.5
sigma = var \*\* 0.5
gaussian = np.random.normal(mean, sigma, image.shape).astype('uint8')
noisy_image = cv2.add(image, gaussian)
# 显示带噪声的图像
cv2.imshow('Noisy Image', noisy_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
4.2椒盐噪声
椒盐噪声是一种常见的图像噪声类型，它主要体现为图像中出现了随机的黑白像素点，这些像素点模拟了背景中的颗粒物或损坏的像素。
def salt\_pepper\_noise(image, salt_prob, pepper_prob):
noisy_image = np.copy(image)
total_pixels = image.shape[0] \* image.shape[1] #计算图像的总像素数
num_salt = int(total_pixels \* salt_prob) #通过将总像素数与指定的椒盐噪声比例相乘，得到要添加的椒盐噪声的数量。
salt_coords = [np.random.randint(0, i-1, num_salt) for i in image.shape]
noisy_image[salt_coords[0], salt_coords[1]] = 255
num_pepper = int(total_pixels \* pepper_prob)
pepper_coords = [np.random.randint(0, i-1, num_pepper) for i in image.shape]
noisy_image[pepper_coords[0], pepper_coords[1]] = 0
return noisy_image
5.颜色扭曲
对图像进行随机的色彩变换，需要将图像从BGR颜色空间转换为HSV颜色空间，再对Hue通道进行扭曲，然后从HSV颜色空间转换回BGR颜色空间就可以完成：
# 读取图片
image = cv2.imread('clickhouse-logo.jpg')
# 转换为HSV颜色空间
hsv_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)
# 扭曲Hue通道
hsv_image[:,:,0] = (hsv_image[:,:,0] + 30) % 180 # 在Hue通道上增加30
# 转回BGR颜色空间
result_image = cv2.cvtColor(hsv_image, cv2.COLOR_HSV2BGR)
# 显示原始图像和扭曲后的图像
cv2.imshow('Original Image', image)
cv2.imshow('Distorted Image', result_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()这里我们用一张彩色图片更好展示：
下面那张是原图片，上面那张是颜色扭曲后的图片，通过对Hue通道进行扭曲，将Hue通道的值增加30，同时使用模运算确保值在0到180之间，再将图像从HSV颜色空间转换回BGR颜色空间。
6.随机遮挡
在图像上随机生成一个矩形遮挡，遮挡的位置和大小都是随机生成的。遮挡的颜色也是随机选择的。
# 生成随机遮挡位置和大小
mask_x = np.random.randint(0, image.shape[1] - 100)
mask_y = np.random.randint(0, image.shape[0] - 100)
mask_width = np.random.randint(50, 100)
mask_height = np.random.randint(50, 100)
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