开源图像增强技术在机器学习中的应用（附源代码

　　本python库可以帮助你在机器学习项目中达到增强图像的目的。它能将一组输入的图像转换成一个新的、更大的并且稍有变换的图像集。本python库可以帮助你在机器学习项目中达到增强图像的目的。它能将一组输入的图像转换成一个新的、更大的并且稍有变换的图像集。

　　为每次图片的增强定义灵活的随机范围，比如“在-45到45这个范围内取值并以这个值旋转每张图像”或者“从正态分布N(0, 5.0)中采样取值并以这个值旋转每张图像”。

　　将所有随机范围转换成确定值后，通过完全相同的方式对不同批次的图像进行增强（比如说某些图像和它们的热图）。

　　Noop是一个没有用处的增强对象。裁剪的值是（顶部像素，右侧像素，底部像素，左侧像素）。以(a, b)形式书写的其他值的意思是每个值x是从a≤x≤b这个范围中随机挑选出来的。

　　一个标准的机器学习情境——训练大批量的图像，并通过剪裁、水平翻转（“Fliplr”）和高斯模糊这些方法来对每批图像进行增强：

　　用同样的方式增强两批图像（比如说同时水平翻转两批图像中的第1、2、5张图像，但不改变第3、4张图像）：

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