简单看了一个yolov4的介绍，mosaic数据增强简单说就是四张图片合一，长宽随机变化。理想的实现是结合图片集和标签集，对单张图片标注过之后，四张合一的图片就不用再标注。这里只做一个简单的实现，仅仅把四张图片随机合一，生成mosaic图片集，后面需要对这个生成的图片标注。 c++程序： #include #include #include #include #include using namespace std; using namespace cv; int main() { //读入四幅图片 string imageFile = D:/work_place/第二批图片/;//

数据增强技术，采用开源框架keras代码库进行数据扩增，通过平移、旋转、裁剪、等方法对原始图像进行操作，得到更多的类似的目标图像。

文本数据增强方法(EDA和回译)代码，解压密码在https://blog.csdn.net/herosunly/article/details/113997077中。

数据增强pytorch源码，天气数据四分类问题

用该文件可以实现以下功能: 用labelme工具打1张图片的标签,生成1.png和1.json 在终端中运行命令python a.py生成20张数据增强后的图片及其对应的json文件,包括翻转,加噪,模糊,加减曝光等图片 在终端中运行python labelme2COCO.py生成COCO格式数据集,可以进行mask-rcnn 和faster-rcnn 等的输入数据集

此代码用于实现图像数据增强，对图片进行批量处理。包括图片旋转、翻转、模糊、增加噪声、亮度几种处理。运行需要安装python、opencv、numpy等。 使用时将图片统一放在img文件夹中，并将img文件夹和下载的py文件放在一起。