使用要求; 1、拥有python环境，建议使用anaconda 2、数据增强方式有以下7种，可设置随机选几种来增强 # 1. 裁剪(需改变bbox) # 2. 平移(需改变bbox) # 3. 改变亮度 # 4. 加噪声 # 5. 旋转角度(需要改变bbox) # 6. 镜像(需要改变bbox) # 7. cutout 3、会根据原始xml文件及增强方式自动生成标注好的xml标签文件及增强后图像

可扩充任意倍数的图片以及XML文件

本程序可以对影像增强的同时，对keypoint, bounding box进行相应的变换。

我学习深度学习写代码的时候，数据集图像太少只有1406张还分4个类别，一个类别只有300来张，再分为train、valid和test，图像就更少了，训练的图像少，深度学习的准确度就会不高。 这里是我找到的扩充数据集的方法，对图像进行亮度增强、对比度增强、水平翻转和随机方向旋转，我的1406张图扩充到了7030张。 变换程序 from PIL import ImageEnhance import os import numpy as np from PIL import Image def brightnessEnhancement(root_path,img_name):#亮度增强 i