AI & ML 教程：图像增强

图像增强是数据预处理阶段的一个重要步骤，特别是在机器学习和计算机视觉领域。它可以帮助提高模型的泛化能力，减少过拟合的风险。

图像增强方法

旋转 (Rotation): 通过旋转图像来增加数据集的多样性。
缩放 (Scaling): 改变图像的大小，有助于模型学习到不同尺寸的图像。
裁剪 (Cropping): 从图像中裁剪出部分区域，可以减少噪声并突出重要特征。
翻转 (Flipping): 水平或垂直翻转图像，增加数据集的多样性。
亮度调整 (Brightness Adjustment): 改变图像的亮度，有助于模型学习到不同光照条件下的图像。
对比度调整 (Contrast Adjustment): 改变图像的对比度，有助于模型学习到不同灰度级别的图像。

示例代码

以下是一个简单的图像增强代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 加载图像
image = cv2.imread('path_to_image.jpg')

# 旋转
rotated_image = cv2.rotate(image, cv2.ROTATE_90_CLOCKWISE)

# 缩放
scaled_image = cv2.resize(image, (500, 500))

# 裁剪
cropped_image = image[100:300, 100:300]

# 翻转
flipped_image = cv2.flip(image, 1)

# 亮度调整
brightness_image = cv2.addWeighted(image, 1.5, np.zeros(image.shape, image.dtype), 0, 0)

# 对比度调整
contrast_image = cv2.addWeighted(image, 1.5, image, 0, 0)

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