数据增强是机器学习领域中的一个重要技术，它通过在训练数据上应用一系列变换来增加数据的多样性，从而提高模型的泛化能力。以下是关于数据增强的一些基本概念和常见方法。

常见的数据增强方法

  1. 旋转：将图像旋转一定角度。
  2. 缩放：改变图像的大小。
  3. 裁剪：从图像中裁剪出部分区域。
  4. 翻转：水平或垂直翻转图像。
  5. 颜色变换：调整图像的亮度、对比度、饱和度等。

数据增强的例子

以下是一个简单的数据增强例子，使用Python的PIL库进行图像旋转。

from PIL import Image

# 打开图像
img = Image.open("example.jpg")

# 旋转图像
rotated_img = img.rotate(45)

# 保存旋转后的图像
rotated_img.save("rotated_example.jpg")

相关教程

想要了解更多关于数据增强的知识，可以参考以下教程：

图片示例

数据增强示例