图像增强技术详解 📊

图像增强是数据科学中提升图像数据质量与多样性的关键步骤，常用于训练更鲁棒的机器学习模型。以下是常见增强方法及示例：

常见增强技术 🧹

• 旋转 🔄
  随机旋转图像以增加视角变化

  

• 翻转 📜
  水平或垂直翻转图像

  

• 裁剪与缩放 📌
  调整图像尺寸与区域

  

• 颜色变换 🎨
  调整亮度、对比度或饱和度

  

• 噪声添加 🧱
  模拟真实场景的噪声干扰

  

• 风格迁移 🎭
  应用艺术风格到原始图像

  

扩展学习 🚀

如需深入了解图像处理基础，可访问 图像处理概述 页面。
或探索 深度学习中的增强应用 专题。