又來了博客更新時候，好久沒有更新了，最近忙於把之前的Deep learning 代碼進行打包，封裝測試，故沒有更新。這一次我們講一下比較基礎，也比較重要的遙感圖像樣本增強。
我們都知道，自然圖像都是三通道或者一通道，使用PIL庫即可進行讀取，然後進行相關操作即可，包括很多框架自帶的Augment庫，如Augmentor等等，都是使用PIL作爲底層圖像
讀取庫。面對多個通道的遙感圖像時，這個是沒法用的，如果8通道國產高分六號數據，這是沒辦法使用通用圖像處理庫的，那麼就需要自己動手寫一些增強模塊了，我這裏採用了純GDAL
進行遙感圖像讀取，寫入處理，常用增強包括，隨機旋轉，隨機亮度，隨機縮放，包括自創mosaic等，期待提高分割的精度，從根本上解決多通道遙感圖像增強問題。好了，不多說了，我
直接看增強效果：
圖 原始圖像（8通道國產衛星數據）
1.隨機旋轉
圖2 旋轉增強（博客園的編輯系統，真的bug太多）
2.尺度縮放
圖3 隨機尺度縮放增強
3.隨機亮度
圖4 隨機亮度增強
4.mosaic增強
最後，題外說一句，標籤也要跟着改變，這個要切記。如果需要代碼，請加qq1044625113，備註：樣本增強。