labelme数据增强

多个常见的图像数据集增强技术及相关资源，其中包括LOL、LIME、GladNet-dataset、MEF、DICM、NPE等数据集。每个数据集都涉及不同的低光照增强技术，其中有的还提供了论文参考。由于

输入原始图片所在文件夹，原始图片标签，输出增强后的图片文件夹名及输出标签名，运行即可。

易语言模块数据库增强.rar

支持少量数据集的数据增强，提供多种随机变化来增加图片丰富性，适用于yolo等目标检测算法。工具包含三个Python文件：rename_file.py可以重命名文件，DataAugmentforLabe

用于对象检测的数据增强 随附代码,介绍了 依存关系 OpenCV 3.x版 脾气暴躁的 Matplotlib 我们支持各种数据扩充。 水平翻转 缩放比例 翻译 回转 剪力 调整大小 快速开始 可以在此

包含14个灰度图像增强PPT,1个彩色图像增强综述PPT，供大家学习使用。

学习如何将labelme标注文件转换成易于操作的coco格式，避免标注时点位顺序的混淆问题，同时确保数据的完整性和准确性。

此数据集包含26种常见植物的叶片病害数据，已经进行了数据增强。其中包括了玉米、番茄、土豆、柑橘等植物的病害信息。这些数据对于植物病害的预测与诊断非常有价值。

我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧~我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧~keras之数据增强

今天使用了Keras 的ImageDataGenerator类,发现真是小白的神器。我们在进行机器学习的时候,常常为自己找不到相关的数据集而自己搭建一个数据集。那么,相关的问题就是数据样本不够大,之后