AI實戰：圖像數據增強方法彙總

數據集增強方法

• 1、圖片縮放
  圖像縮放便是調節圖片的分辨率，可利用opencv-python庫resize()函數對圖片分辨率進行調節，在實際調節過程中，我們應保持在一定範圍內，可根據實驗反饋效果進行調整。

• 2、圖片旋轉
  圖像按照給定的角度旋轉，可使用opencv-python中getRotationMatrix2D()函數和warpAffine()函數。示例代碼：

  height, width = img.shape[:2]
  M = cv2.getRotationMatrix2D((width/2, height/2), self.angle, 1)
  return cv2.warpAffine(img, M, (width, height))
  

• 3、圖片平移
  將圖像往x、y方向上按指定的數量移動像素，可使用cv2.warpAffine()函數，自定義平移的方向和位移大小，示例代碼：

  height, width = img.shape[:2]
  trans_M = np.float32([[1, 0, self.x_trans], [0, 1, self.y_trans]])
  return cv2.warpAffine(img, trans_M, (width, height))
  

• 4、圖片模糊
  常見方法如高斯模糊，可使用的是opencv-python中cv2.GaussianBlur()函數。

• 5、圖片添加噪音
  可以添加多種類型噪音，如椒鹽噪音、高斯噪音，如常見的高斯噪音，使用skimage.util.random_noise()函數。

目標檢測數據增強方法

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手寫OCR圖像數據增強方法

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