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4
回答
是否有任何
图像
和包围框的
增强
工具?
、
、
、
我没有太多的培训数据,我正在寻找一些工具,在
python
或可执行程序,如labelimg,做一些大的
增强
图像
,更好的,如果他们也改变包围框的坐标相应。任何帮助都将不胜感激!
浏览 0
提问于2019-03-18
得票数 2
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1
回答
仅用于特定文件夹的
图像
数据生成器
增强
参数(Keras)
、
我有4个单独的
图像
文件夹与自己的独立标签(
图像
在文件夹1对应标签1等)。下面是我的代码。train_datagen.flow_from_directory('/trainImages',target_size=(80,80),batch_size=32,class_mode
浏览 2
提问于2018-06-07
得票数 0
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2
回答
如何进行数据
增强
并将其保存到另一个文件夹?
、
、
我正在处理一个
图像
数据集,我想做数据
增强
,而且我是
python
的新手。dataset有两个类,我希望将
增强
图像
保存在增广类文件夹中。我想用这种方式保存
增强
图像
: | |-- class1
浏览 5
提问于2022-10-06
得票数 1
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1
回答
从零开始在
Python
中提升梯度?
、
、
、
如何用
Python
编写基于最小二乘回归的梯度
增强
?Sci学习的梯度提升包是所有在搜索中出现的。似乎没有人从零开始实施梯度提升,如果是这样的话,它仅限于用于单变量数据。如何用
Python
编写多变量数据的梯度
增强
?从获取的
图像
的算法2
浏览 3
提问于2020-01-26
得票数 2
1
回答
基于监督学习的
图像
分割
、
、
你好,我是应用ML的新手,我试图解决这样一个问题:我给出了几幅
图像
,其中有几个补丁和蒙面
图像
,其中这些补丁被分类/提取为训练data.Given,我需要使用ML来训练网络,这样它就可以为测试数据集生成那些蒙面
图像
我想知道在两种情况下哪种技术最适合使用
Python
扩展库,比如Scikit或只使用Numpy和Scipy。提前感谢
浏览 0
提问于2017-01-05
得票数 1
1
回答
使用
python
进行
图像
分类(我想删除裁剪后的
图像
)
、
、
我想让
Python
对
图像
进行分类。我想从
增强
图像
中删除裁剪后的
图像
(旋转、放大、缩小、剪切)。我想我会为OpenCV使用边界框或关键点。具体地说,我从原始
图像
中设置了一个点,并希望从
增强
图像
中删除该点的
图像
。举例说明。重点是猫的耳朵和脚。切除了耳朵和脚的
图像
将被删除。我应该使用什么?请帮帮我。
浏览 21
提问于2020-11-27
得票数 0
1
回答
如何使TensorFlow map()函数返回多个值?
、
、
我正在尝试编写一个函数来
增强
数据集中的
图像
。我能够成功地
增强
现有
图像
并将其返回,但我希望能够对单个
图像
进行多次
增强
,然后单独返回这些
增强
图像
,然后将它们添加到原始数据集中。
增强
职能:v_flipped_image
浏览 1
提问于2019-12-16
得票数 1
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1
回答
非
图像
数据
增强
、
、
我正在寻找关于数据
增强
的算法和教程,但它们都属于
图像
增强
,是否可以在其他数据集中做到这一点?我正在研究帕金森数据集(https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/parkinsons),我想用
python
创建一个数据aug的例子,这可能吗?
浏览 54
提问于2020-03-16
得票数 1
回答已采纳
1
回答
用放电筒过采样数据集
、
、
我对PyTorch和
python
非常陌生。我有一个二元分类问题,其中一个类比另一个类有更多的样本,所以我决定对样本数量较少的类进行过采样,方法是对其进行更多的
增强
,因此,例如,我将为一个类从一个样本中生成7个
图像
,而对于另一个类,我将从一个样本中生成3个
图像
。我使用imguag来
增强
PyTorch,所以我不确定哪个更好,首先扩展数据集,然后将其传递给torch.utils.data.Dataset类,或者读取数据并在dataset类的init函数中进行
增强
。
浏览 2
提问于2020-11-26
得票数 0
1
回答
使用images创建和保存
增强
的
图像
时遇到问题
、
、
使用
python
v 3.7.3、pytorch v 0.4.1、imgaug 0.3.0、windows 10、Jupyter笔记本 我正在尝试迭代包含
图像
的几个文件夹,对每个
图像
进行6次
增强
,然后将每个
增强
图像
的硬拷贝保存到该文件夹中我正在使用imgaug库来
增强
图像
。6倍,并为每个
图像
创建6个新的硬文件。现在,我只是在尝试保存
增强
图像
的硬拷贝。os.path.join(path, path +
浏览 0
提问于2020-01-11
得票数 0
1
回答
keras
增强
和数据
增强
定义有什么区别?
增强
定义是通过使用旋转、裁剪和翻转来增加
图像
的数量,以避免过度拟合。keras应用于
增强
,但不增加
图像
的数量。在
图像
中做什么角膜
增强
?API是否
增强
,如
图像
的预处理?
增强
是用新的
增强
图像
代替原始
图像
吗?
浏览 0
提问于2020-06-21
得票数 0
1
回答
TensorFlow 2.0数据集与Keras数据生成器
、
、
、
对于
图像
数据,只有Keras
图像
函数就足够了吗? a. TensorFlow2.0数据集b.
Python
Pandas (或任何其他可用于
图像
和/或文本数据的库) c.Keras数据生成器,
图像
增强
等。
浏览 16
提问于2020-04-18
得票数 1
1
回答
增强
或增加
图像
的饱和度
、
、
用
Python
编写。我有下面的
图像
,我将其归类为只制作那些被发现具有其原始颜色的
图像
。有没有一种方法可以
增强
像素颜色(对green...greener进行
图像
处理)? mask = cv2.imread("/Users/chrisradford/Documents/School/Masters/RA/Classifier
浏览 2
提问于2018-08-31
得票数 5
回答已采纳
1
回答
python
: TypeError: pic中的数据扩充错误应为PIL Image或ndarray。已获取<class‘torch.T’>
、
、
、
、
我试图在
python
中执行数据
增强
,但我得到了一个错误。我的目标是在训练数据集(而不是测试数据集)上应用
增强
。为此,我有一个默认设置为False的标志(名为augment = False)。路径'/content/data/img‘包含'.jpg’格式的
图像
。请看一下代码: 谢谢。
浏览 12
提问于2021-05-28
得票数 0
回答已采纳
1
回答
二值
图像
上的Tesseract OCR
、
、
、
、
我有一个这样的二进制
图像
,我想在
Python
中使用tesseract ocr提取
图像
中的数字。我在
图像
上这样使用了pytesseract,但是我没有得到任何好的结果。我可以在预处理或
增强
中做些什么来帮助tesseract做得更好?如何在
python
中进行此操作?
浏览 9
提问于2019-05-21
得票数 2
3
回答
数据
增强
后如何确定Keras中的训练
图像
数量?
、
、
、
、
我想创建一个CNN模型,我正在使用数据
增强
。我想知道Keras中
增强
图像
的数量。 如何确定数据
增强
后Keras中的训练
图像
数量?例如,如果我有2000张用于培训的
图像
,并且正在应用数据
增强
,那么
增强
后的
图像
数量是多少?
浏览 0
提问于2018-09-12
得票数 4
1
回答
动态数据
增强
语义分割,我的
python
层定义正确吗?
、
、
、
我不是caffe和
Python
方面的专家,但我正在努力一步一步地学习。我有点困惑,所以如果专家能看一下我的问题,我会非常感激。 我正在做
图像
分割。我正在尝试通过添加on-the-fly层来
增强
python
数据。对于我的数据集,我想做x轴和y轴上的(+10,-10)的平移(另外还有4次平移),添加高斯噪声和水平翻转。如图所示,对于平移,我们必须以同步方式平移
图像
和地面实况(或者对于翻转,我们还必须翻转标签);例如,如果我将
图像
在x轴和y轴上分别平移-10和-10像素,则地面实况
图像
浏览 32
提问于2017-12-16
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如何使用tensorflow对象检测api添加自定义
增强
?
、
、
目前,在使用TensorFlow对象检测API的预处理步骤中,不支持断线
图像
增强
。如何将自定义
增强
(在本例中为)添加到TensorFlow对象检测预处理程序中?我试着跟着: 并且试图使用我在对象检测器培训期间实现的裁剪
增强
浏览 2
提问于2021-02-24
得票数 1
回答已采纳
1
回答
图像
或照片
增强
算法的基准
、
、
、
我想知道是否有人知道用于对
图像
增强
算法进行基准测试的方法或可用的
图像
集。这里的
图像
增强
类型指的是通过改变
图像
的曝光、亮度、白平衡、降噪、锐化等来改善
图像
的美学外观。理想的基准测试应该是有一个
图像
集合。每个
图像
都有两个版本--原版和
增强
版。然后,基准测试的目标将是将
图像
增强
算法的输出与
图像
收集中的
图像
的
增强
版本进行比较。 我将非常
浏览 3
提问于2013-07-15
得票数 0
回答已采纳
1
回答
用于CNN分类的非实时数据
增强
。缺点是什么?
、
、
当人们谈论和使用数据
增强
时,他们主要是指实时数据
增强
吗?在
图像
分类的情况下,这将涉及到在拟合模型之前
增强
数据,并且每一个时代都使用一幅新的
增强
图像
。在这种情况下,只使用
增强
图像
来训练模型,而不使用原始
图像
,因此输入的大小实际上不会改变。 但非实时数据
增强
呢?这样,我的意思是在预处理阶段增加数据,这样您就可以真正地扩展输入的样本大小。然后你把所有这些
增强
图像
和原始
图像</em
浏览 0
提问于2019-07-10
得票数 0
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