基于opencv的几种数据增强方法

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前言

记录了几种使用opencv的简单图像数据增强方法
随机裁剪、随机高斯模糊、随机高斯噪声、cutout、旋转
有一个注意的点，原始图像的shape是h在前，w在后，但在处理过程中，一般是w在前，h在后

提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考

一、随机裁剪

直接上代码

import cv2 as cv
import numpy as np
import random

img = cv.imread(r'cat1.jpg')
cv.imshow('original',img)
img_h, img_w = img.shape[0], img.shape[1]
#	裁剪比例
scale = 0.5
height, width = int(img_h*scale), int(img_w*scale)
#	随机生成裁剪区域的起点
x = random.randint(0, img_w-width)
y = random.randint(0, img_h-height)