【数据增强】图像数据的几种增广方式

只做几种增广方式中的展示，有的增广方式 要注意 坐标Label对应的转换！
其他增广方式，自行百度。
下面代码展示都是使用python的opencv库

1. 调整图片亮度（曝光度）

def add_brightness(image, gamma_range=[0.8, 1.2]):
    if random.random() < 0.8:
        gamma = gamma_range[0] + (gamma_range[1] - gamma_range[0]) * random.uniform(0, 1)
        inv_gamma = 1.0 / gamma
        table = np.array([((i / 255.0) ** inv_gamma) * 255
                          for i in np.arange(0, 256)]).astype('uint8')
        image = cv2.LUT(image, table)
    return image
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2. 同时调整图片对比度和亮度

此处参考自：链接

注意：

1. 系数a 表示 原图src提高的对比度程度（0-1变暗，>1变亮）
2. 系数g 表示 亮度变化值（>0图像亮度值提高，<0图像亮度值降低）

import cv2 as cv
import numpy as np
 
 
# 粗略的调节对比度和亮度
def contrast_brightness_image(src1, a, g):
    h, w, ch = src1.shape  # 获取shape的数值，height和width、通道
 
    src2 = np.zeros([h, w, ch], src1.dtype)  # 新建全零图片数组src2,将height和width，类型设置为原图片的通道类型(色素全为零，输出为全黑图片)
    # type() 返回数据结构类型（list、dict、numpy.ndarray 等）
    # dtype() 返回数据元素的数据类型（int、float等）
 
    dst = cv.addWeighted(src1, a, src2, 1 - a, g)  # addWeighted函数说明如下
    # addWeighted函数：官方：计算两个图像阵列的加权和 我的理解是按照所占比例合成两张图片。
    # addWeighted(InputArray src1, double alpha, InputArray src2, double beta, double gamma, OutputArray dst, int dtype=-1);
    # a表示图一src1的权重，1-a图二src2的权重
    # 有公式得出两个图片加成输出的图片为：dst=src1*alpha+src2*beta+gamma
    cv.namedWindow("con-bri-demo", cv.WINDOW_NORMAL)
    cv.resizeWindow(
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