Python imgcrop包_程序模块 - PyPI

简单的图像增强库关注随机几何裁剪。

imgcrop的Python项目详细描述

imgcrop

简单的图像增强库关注随机几何裁剪。与基于管道的扩展库不同，该库可以同时高效地执行裁剪和几何变换。由于不提供添加高斯噪声、模糊和对比度调整等图像处理功能，请使用其他伟大的库，如imgaug[1]、Augmentor[2]和albumentations[3] 以进一步转换此库剪切的图像。

功能

简单的API，易于使用
高效；裁剪和所有几何变换同时执行（通过单个透视变换）
确保裁剪图像中的所有像素都取自原始图像内部（如果不使用边距）

安装

pip install imgcrop

原料药

imgcrop.get_croper

get_cropper(patch_size=128,scale=(1.0,1.0),rotate=(0,0),distort=0.0,flip=0.0,margin=0)

参数

补丁大小：int，默认128
- 输出面片大小（像素）
scale：float元组，默认值（1.0，1.0）
- 采样比例范围
rotate：int元组，默认值（0，0）
- 采样旋转范围（度）
扭曲：float，默认值为0.0
- 透视变换中的失真强度（与输出图像比例之比）
flip：float，默认值0.0
- 水平翻转概率
margin：int，默认值0
- 裁剪原始图像时的边距

随机裁剪：函数

随机作物

random_crop(img,points=None)->cropped_img[,output_points],src_points,m

参数

img：numpy数组（单个图像）或numpy数组列表（多个图像）
- 输入要用相同几何变换裁剪的图像
points：numpy数组，具有形状（point num，2），默认为none
- 要用与输入图像相同的变换矩阵变换的输入点

cripped\u img：numpy数组或numpy数组列表）
- 剪切输出图像
输出点：带形状的numpy数组（point num，2）
- 输入点给定时的输出点
src_点：numpy数组
- 定义输入图像中裁剪区域的点
m：numpy数组
- 从输入图像到输出图像的3x3透视变换矩阵

示例

请运行或参考the example script以查看此库的工作原理：

python example/example.py

您可以通过参数轻松尝试不同的参数：

optional arguments:
  -h, --help            show this help message and exit
  --patch_size PATCH_SIZE
                        output patch image size (default: 256)
  --scale SCALE SCALE   scale range in sampling (default: [0.8, 1.2])
  --rotate ROTATE ROTATE
                        rotation range in sampling (default: [-60, 60])
  --distort DISTORT     distortion strength for perspective transformation
                        (default: 0.2)
  --flip FLIP           horizontal flip probability (default: 0.5)
  --margin MARGIN       margin around original image (default: 0)