Python數據增強的庫
1. 數據增強(旋轉、翻轉、加噪聲、加對比度、亮度)：imgaug(更多操作，也可以加天氣效果，推薦)、Augmentor(簡單操作) 直接pip install(windows下面，需要去python第三方非正式庫下載Shapely，以及numpy1.15，纔不會報錯)
2. 數據增強(添加下雨 下雪 霧效果) ：Albumentations
3. 數據增強：opencv-python、PIL中的ImageEnhance opencv-python、PIL中的ImageEnhance
區分：
imgaug：操作更多(但相對opencv-python，代碼簡潔)，支持keypoint, bounding box同步處理 ******
Albumentations： 據說可以進行 加雨雪霧的效果
Augmentor：操作較少(但相對opencv-python，代碼簡介)
ImageEnhance: 4種操作顏色增強
1、對比度：白色畫面(最亮時)下的亮度除以黑色畫面(最暗時)下的亮度；
2、色彩飽和度：：彩度除以明度，指色彩的鮮豔程度，也稱色彩的純度；
3、色調：向負方向調節會顯現紅色，正方向調節則增加黃色。適合對膚色對象進行微調；
4、銳度：是反映圖像平面清晰度和圖像邊緣銳利程度的一個指標。
opencv-python：
1、隨機裁剪、旋轉、翻轉；
2、隨機顏色、明暗；
3、仿射變換；
imgaug：簡單使用
可以查看官網（鍛鍊自己的英文水平，推薦），也可以百度搜一些imgaug的博客，有些博客寫的挺好的，自己就不用整理了。“imgaug學習筆記” 百度一下！！
import cv2
from imgaug import augmenters as iaa
# 單張圖片的處理（左右翻轉等操作）[H,W,C] or [H,W]
img = cv2.imread(img_path, -1)
aug_func = iaa.Fliplr( “Probability 0-1.0” )
result = aug_func.augment_image(img)
{裁剪：iaa.crop(), 填充：iaa.pad(), 銳化：iaa.sharpen, 明暗(亮度)：iaa.Multiply, 對比度：iaa.ConstratNormalization, 仿射變換：iaa.Affine,..... }
# 多張圖片的處理（左右翻轉等操作） [N,H,W,C] or [N,H,W]
imgs=[]
for i in range(N):
imgs.append(img)
imgs = np.array(imgs)
result = aug_func.augment_images(imgs)
# 針對圖片的系列處理，使用全部增強方式，若部分隨機使用採用iaa.someOf()/one of()/Sometimes()
seq = iaa.Sequential(
iaa.Crop(***)
iaa.Fliplr(***)
iaa.GaussianBlur(***) )
seq.augment_image() / seq.augment_images()
# 針對圖片的批量處理，用到的比較少，往往是寫for循環實現。
seq.augment_batch(batch=”調用iaa.Batch()”)