scaling）、旋转（rotating）等方法用来增加卷积卷积神经网络对物体尺度和方向上的鲁棒性。
在此基础上，对原图或已变换的图像(或图像块)进行色彩抖动(color jittering)也是一种常用的数据扩充手段，即改变图像颜色的四个方面: 亮度、对比度、饱和度和色调。色彩抖动是在 RGB 颜色空间对原有 RGB 色彩分布进行轻微的扰动，也可在 HSV 颜色空间尝试随机改变图像原有的饱和度和明度(即改变 S 和 V 通道的值)或对色调进行微调(小范围改变 该通道的值)。
HSV 表达彩色图像的方式由三个部分组成： Hue（色调、色相） Saturation（饱和度、色彩纯净度） Value（明度）在机器学习管道（
pipeline）框架中，我们需要在送入模型之前，进行数据增强，一般有两种处理方式:
cv2.resize(): 。常用的参数有设定图像尺寸、缩放因子和插值方法。
2，平移: 将对象换一个位置。
cv2.warpAffine(): 函数第一个参数是原图像，第二个参数是移动矩阵，第三个参数是输出图像大小 (width,height)。举例，如果要沿 $(x，y)$ 方向移动，移动的距离是 $(tx ，ty)$，则以下面的方式构建移动矩阵:
$$
\begin{bmatrix}
1 & 0 & t_x\
0 & 1 & t_y
\end{bmatrix}
$$
3，旋转: 对一个图像旋转角度 $\theta$。
先使用 cv2.getRotationMatrix2D 函数构建旋转矩阵 $M$，再使用 cv2.warpAffine() 函数将对象移动位置。
getRotationMatrix2D 函数第一个参数为旋转中心，第二个为旋转角度，第三个为旋转后的缩放因子
4，放射变换（也叫平面变换/径向变换）: 在仿射变换中，原图中所有的平行线在结果图像中依旧平行。
为了找到变换矩阵，我们需要从输入图像中得到三个点，以及它们在输出图像中的对应位置。然后使用 cv2. getAffineTransform 先构建一个 2x3 变换矩阵，最后该矩阵将传递给 cv2.warpAffine 函数。
5，透视变换（也叫空间变换）: 转换之后，直线仍是直线。
原理: 透视变换（Perspective Transformation)是指利用透视中心、像点、目标点三点共线的条件，按透视旋转定律使承影面（透视面）绕迹线（透视轴）旋转某一角度，破坏原有的投影光线束，仍能保持承影面上投影几何图形不变的变换。-来源百度百科。对于透视变换，需要先构建一个 $3\times 3$ 变换矩阵。要找到此变换矩阵，需要在输入图像上找 4 个点，以及它们在输出图像中的对应位置。在这 4 个点中，其中任意 3 个不共线。然后可以通过函数
cv2.getPerspectiveTransform 找到变换矩阵，将 cv2.warpPerspective 应用于此 $3\times 3$ 变换矩阵。
图像几何变换的实例代码如下:
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image
import numpy as np
def show_images(imgs, num_rows, num_cols, titles=None, scale=8.5):
"""Plot a list of images.
Defined in :numref:`sec_utils`"""
figsize = (num_cols * scale, num_rows * scale)
_, axes = plt.subplots(num_rows, num_cols, figsize=figsize)
axes = axes.flatten()
for i, (ax, img) in enumerate(zip(axes, imgs)):
try:
img = np.array(img)
except:
pass
ax.imshow(img)
ax.axes.get_xaxis().set_visible(False)
ax.axes.get_yaxis().set_visible(False)
if titles:
ax.set_title(titles[i])
return axes
# Some Geometric Transformation of Images
class GeometricTransAug(object):
def __init__(self, image_path):
img = Image.open(image_path) # load the image
self.img_np = np.array(img) # convert PIL image to numpy array
self.rows, self.cols, self.ch = self.img_np.shape
self.geometry_trans_aug_visual(self.img_np)
def resize_aug(self, img_np):
# 直接设置了缩放因子, 缩放原大小的2倍
res = cv2.resize(img_np, None, fx=2, fy=2, interpolation = cv2.INTER_CUBIC)
return res
def warpAffine_aug(self, img_np):
# 先构建转换矩阵, 将图像像素点整体进行(100,50)位移：
M = np.float32([[1,0,100],[0,1,50]])
res = cv2.warpAffine(img_np, M,(self.cols, self.rows))
return res
def rotation_aug(self, img_np):
rows, cols, ch = img_np.shape
# 先构建转换矩阵,图像相对于中心旋转90度而不进行任何缩放。
M = cv2.getRotationMatrix2D((self.cols/2, self.rows/2), 90, 1)
res = cv2.warpAffine(img_np, M, (self.cols, self.rows))
return res
def radial_trans_aug(self, img_np):
# 仿射变换需要从原图像中找到三个点以及他们在输出图像中的位置
pts1 = np.float32([[50,50],[200,50],[50,200]])
pts2 = np.float32([[10,100],[200,50],[100,250]])
# 通过 getAffineTransform 创建一个 2x3 的转换矩阵
M = cv2.getAffineTransform(pts1,pts2)
res = cv2.warpAffine(img_np, M, dsize = (self.cols, self.rows))
return res
def perspective_trans_aug(self, img_np):
# 透视变换需要一个 3x3 变换矩阵
pts1 = np.float32([[56,65],[368,52],[28,387],[389,390]])
pts2 = np.float32([[0,0],[300,0],[0,300],[300,300]])
M = cv2.getPerspectiveTransform(pts1,pts2)
# dsize: size of the output image.
res = cv2.warpPerspective(img_np, M, dsize = (300,300))
return res
def geometry_trans_aug_visual(self, img_np):
res1 = self.resize_aug(img_np)
res2 = self.warpAffine_aug(img_np)
res3 = self.rotation_aug(img_np)
res4 = self.radial_trans_aug(img_np)
res5 = self.perspective_trans_aug(img_np)
imgs = [res1, res2, res3, res4, res5]
aug_titles = ["resize_aug", "warpAffine_aug", "rotation_aug", "radial_trans_aug", "perspective_trans_aug"]
# show_images 函数前文已经给出，这里不再复制过来
axes = show_images(imgs, 2, 3, titles=aug_titles, scale=8.5)
if __name__ == '__main__':
img_path = 'Koalainputimage.jpeg'
geometry_trans_aug = GeometricTransAug(img_path)
img_np2 = geometry_trans_aug.img_np
print(img_np2.shape)
程序运行后输出的几何变换增强效果如下所示:
pytorch 框架中，transforms 类提供了 22 个数据增强方法，对应代码在 transforms.py 文件中，它们既可以对 PIL Image 也能对 torch.*Tensor 数据类型进行增强。
api 的详细介绍可以参考官网文档-Transforming and augmenting images。本章只对 transforms 的 22 个方法进行简要介绍和总结。
总的来说 transforms.py 中的各个预处理方法可以归纳为四大类:
1，裁剪-Crop
min-max Normalization: 对应 torchvision.transforms.ToTensor() 方法zero-mean Normalization: 对应 torchvision.transforms.Normalize() 方法p 转为灰度图: transforms.RandomGrayscalePILImage: transforms.ToPILImagetransforms.RandomChoice(transforms): 从给定的一系列 transforms 中选一个进行操作transforms.RandomApply(transforms, p=0.5): 给一个 transform 加上概率，依概率进行操作transforms.RandomOrder: 将 transforms 中的操作随机打乱resize 图像增强方法为例，可视化其调整输入图像大小的效果。
# 为了节省空间，这里不再列出导入相应库的代码和show_images函数
img_PIL = Image.open('astronaut.jpeg')
print(img_PIL.size)
# if you change the seed, make sure that the randomly-applied transforms
# properly show that the image can be both transformed and *not* transformed!
torch.manual_seed(0)
# size 参数: desired output size.
resized_imgs = [transforms.Resize(size=size)(orig_img) for size in (30, 50, 100, orig_img.size)]
show_images(resized_imgs, 1, 4)
程序运行后的输出图如下。
imgaug 的图像增强方法如下所示。
我主要使用Ruby来执行此操作，但到目前为止我的攻击计划如下:使用gemsrdf、rdf-rdfa和rdf-microdata或mida来解析给定任何URI的数据。我认为最好映射到像schema.org这样的统一模式，例如使用这个yaml文件，它试图描述数据词汇表和opengraph到schema.org之间的转换:#SchemaXtoschema.orgconversion#data-vocabularyDV:name:namestreet-address:streetAddressregion:addressRegionlocality:addressLocalityphoto:i
有时我需要处理键/值数据。我不喜欢使用数组，因为它们在大小上没有限制(很容易不小心添加超过2个项目，而且您最终需要稍后验证大小)。此外，0和1的索引变成了魔数(MagicNumber)，并且在传达含义方面做得很差(“当我说0时，我的意思是head...”)。散列也不合适，因为可能会不小心添加额外的条目。我写了下面的类来解决这个问题:classPairattr_accessor:head,:taildefinitialize(h,t)@head,@tail=h,tendend它工作得很好并且解决了问题，但我很想知道:Ruby标准库是否已经带有这样一个类？ 最佳
我正在尝试使用Curbgem执行以下POST以解析云curl-XPOST\-H"X-Parse-Application-Id:PARSE_APP_ID"\-H"X-Parse-REST-API-Key:PARSE_API_KEY"\-H"Content-Type:image/jpeg"\--data-binary'@myPicture.jpg'\https://api.parse.com/1/files/pic.jpg用这个:curl=Curl::Easy.new("https://api.parse.com/1/files/lion.jpg")curl.multipart_form_
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本教程将在Unity3D中混合Optitrack与数据手套的数据流，在人体运动的基础上，添加双手手指部分的运动。双手手背的角度仍由Optitrack提供，数据手套提供双手手指的角度。 01 客户端软件分别安装MotiveBody与MotionVenus并校准人体与数据手套。MotiveBodyMotionVenus数据手套使用、校准流程参照：https://gitee.com/foheart_1/foheart-h1-data-summary.git02 数据转发打开MotiveBody软件的Streaming，开始向Unity3D广播数据；MotionVenus中设置->选项选择Unit
文章目录一、概述简介原理模块二、配置Mysql使用版本环境要求1.操作系统2.mysql要求三、配置canal-server离线下载在线下载上传解压修改配置单机配置集群配置分库分表配置1.修改全局配置2.实例配置垂直分库水平分库3.修改group-instance.xml4.启动监听四、配置canal-adapter1修改启动配置2配置映射文件3启动ES数据同步查询所有订阅同步数据同步开关启动4.验证五、配置canal-admin一、概述简介canal是Alibaba旗下的一款开源项目，Java开发。基于数据库增量日志解析，提供增量数据订阅&消费。Git地址：https://github.co
我正在尝试在Rails上安装ruby，到目前为止一切都已安装，但是当我尝试使用rakedb:create创建数据库时，我收到一个奇怪的错误:dyld:lazysymbolbindingfailed:Symbolnotfound:_mysql_get_client_infoReferencedfrom:/Library/Ruby/Gems/1.8/gems/mysql2-0.3.11/lib/mysql2/mysql2.bundleExpectedin:flatnamespacedyld:Symbolnotfound:_mysql_get_client_infoReferencedf
文章目录1.开发板选择*用到的资源2.串口通信（个人理解）3.代码分析（注释比较详细）1.主函数2.串口1配置3.串口2配置以及中断函数4.注意问题5.源码链接1.开发板选择我用的是STM32F103RCT6的板子，不过代码大概在F103系列的板子上都可以运行，我试过在野火103的霸道板上也可以，主要看一下串口对应的引脚一不一样就行了，不一样的就更改一下。*用到的资源keil5软件这里用到了两个串口资源，采集数据一个，串口通信一个，板子对应引脚如下：串口1，TX：PA9，RX：PA10串口2，TX：PA2，RX：PA32.串口通信（个人理解）我就从串口采集传感器数据这个过程说一下我自己的理解，
目录前言滤波电路科普主要分类实际情况单位的概念常用评价参数函数型滤波器简单分析滤波电路构成低通滤波器RC低通滤波器RL低通滤波器高通滤波器RC高通滤波器RL高通滤波器部分摘自《LC滤波器设计与制作》，侵权删。前言最近需要学习放大电路和滤波电路，但是由于只在之前做音乐频谱分析仪的时候简单了解过一点点运放，所以也是相当从零开始学习了。滤波电路科普主要分类滤波器：主要是从不同频率的成分中提取出特定频率的信号。有源滤波器：由RC元件与运算放大器组成的滤波器。可滤除某一次或多次谐波，最普通易于采用的无源滤波器结构是将电感与电容串联，可对主要次谐波（3、5、7）构成低阻抗旁路。无源滤波器：无源滤波器，又称
SPI接收数据左移一位问题目录SPI接收数据左移一位问题一、问题描述二、问题分析三、探究原理四、经验总结最近在工作在学习调试SPI的过程中遇到一个问题——接收数据整体向左移了一位（1bit）。SPI数据收发是数据交换，因此接收数据时从第二个字节开始才是有效数据，也就是数据整体向右移一个字节（1byte）。请教前辈之后也没有得到解决，通过在网上查阅前人经验终于解决问题，所以写一个避坑经验总结。实际背景：MCU与一款芯片使用spi通信，MCU作为主机，芯片作为从机。这款芯片采用的是它规定的六线SPI，多了两根线：RDY和INT，这样从机就可以主动请求主机给主机发送数据了。一、问题描述根据从机芯片手