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批量图片的随机裁剪、翻转和颠倒——图片预处理

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简介:
本文章介绍了如何对大量图片进行高效的随机裁剪、翻转及颠倒操作,旨在提升机器学习模型的数据增强能力。 在进行深度学习时,如果样本量不足,可以通过对图片进行随机裁剪、翻转等多种调整来增加样本数量。这个程序可以实现对文件夹中的图片进行批量处理,你只需要修改路径即可。

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    本文章介绍了如何对大量图片进行高效的随机裁剪、翻转及颠倒操作,旨在提升机器学习模型的数据增强能力。 在进行深度学习时,如果样本量不足,可以通过对图片进行随机裁剪、翻转等多种调整来增加样本数量。这个程序可以实现对文件夹中的图片进行批量处理,你只需要修改路径即可。
  • 格式换工具
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    这是一款功能强大的图像处理软件,支持用户对多张图片进行快速裁剪及格式转换,极大提升了工作效率。 批量图片裁切和转换格式的软件非常适合用于批量转换图片格式或裁剪一寸头像。设定好截取区域后使用效果很好。
  • Excel版
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    本工具利用Excel实现高效图片批量裁剪功能,操作简便,无需编程知识,适用于大量图片处理需求。 完成图片的批量裁剪和调整大小。
  • 工具
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    这款批量图片裁剪工具是一款高效的照片编辑软件,支持用户快速、精准地对大量图片进行裁剪处理,满足各种设计与创作需求。 这款图片批量裁剪工具可以对常见的bmp、jpg、tif、gif、png等类型图片文件格式进行批量的相对、绝对、区域、大小、分切、缩放等裁剪处理,完美支持文件夹操作。
  • 工具
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    这款批量图片裁剪工具能够帮助用户高效地对大量图片进行裁剪处理,支持自定义裁剪尺寸和位置,操作简便快捷,适用于各类图片编辑需求。 主要功能包括:支持jpg、bmp图片的批量裁剪;一张图片可以按要求裁剪成多张小图;裁剪输出位置可选;能够记录上次设置的部分情况;还可以自动设定均匀1列、2列或3列的裁剪方式。
  • 使用PythonOpenCV进行
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    本教程讲解如何利用Python编程语言结合OpenCV库实现对大量图片的自动化裁剪处理,提高工作效率。 使用Python结合OpenCV可以实现对特定目录下指定格式的图片进行批量裁剪,并且能够按照预设尺寸完成操作。
  • 使用PythonOpenCV进行
    优质
    本教程介绍如何利用Python编程语言结合OpenCV库实现对大量图像文件的自动化裁剪处理。 在上一篇文章里,我们探讨了使用Python进行图片处理及特征提取的方法。接下来我们将讨论如何利用OpenCV库批量剪切图像。 当需要大量调整训练样本的尺寸以供机器学习或深度学习模型训练时,手动修改每张图像是不现实且耗时的。因此,在这里介绍一个通过OpenCV实现自动裁剪大批量图片的例子。 ```python import cv2 import os def cutimage(dir, suffix): for root, dirs, files in os.walk(dir): for file in files: filepath = os.path.join(root, file) filesuffix = os.path.splitext(file)[-1] ``` 这段代码定义了一个名为`cutimage()`的函数,该函数接收一个目录路径和文件后缀作为参数,并遍历指定目录下的所有图片进行裁剪。
  • Python结合GDAL进行
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    本项目利用Python编程语言和GDAL库,实现对大量地理图像文件的高效自动裁剪处理,提高工作效率。 使用Python脚本对指定目录下特定格式的图片进行批量裁剪,特别是针对geotiff格式的图像。裁剪后的图像应保留地理坐标信息。
  • 视频合并及去重伪原创软件.rar
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    这是一款功能强大的视频处理工具软件,支持批量合并、裁剪和转换为图片,并具备去重功能,帮助用户轻松制作高质量的伪原创内容。 咔咔一通 是一款多功能视频处理软件,专为用户提供便捷的批量视频处理工具。无论您需要剪辑、合并、裁剪、转换图片格式或去重,甚至是伪原创操作,“咔咔一通”都能满足您的需求。这款软件让视频处理变得更加简单,帮助用户轻松管理和编辑视频内容。 无论是社交媒体还是个人项目制作视频,“咔咔一通”都是用户的得力助手,提供高效的视频处理功能,使创意作品更加生动有趣。该软件适用于抖音、快手、小红书和西瓜视频等短视频平台的去重及原创操作,为用户提供全面的视频处理工具。通过“咔咔一通”,您的视频制作过程将变得更加高效,并且创作的作品更具吸引力。
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    图片裁剪是指对图像进行编辑时,去掉不需要的部分,保留关键内容的过程。这一技术广泛应用于设计、摄影等领域中,以优化展示效果和突出主题。 机缘巧合之下开始寻找合适的图像剪裁工具,但大多数都不能满足需求,于是决定自己动手编写一个。如果只是为了实现这个功能而不值得记录下来的话,那么它对我来说意义非凡的是因为它不依赖于任何第三方图像库,并且实现方式简单。 具体步骤如下: - 使用 Canvas 绘制选区,并监听鼠标按下和移动事件,在这些事件中获取并处理鼠标位置以绘制选框。 - 当用户点击鼠标左键时记录下屏幕坐标作为画框的起始点。 - 在用户继续拖动鼠标的过程中,不断更新鼠标的当前位置作为画框结束的位置。 - 移动过程中需要不断地清除之前的画框,并重新绘制新的画框,直到释放鼠标为止。此时会绘制出最终选定的区域。 - 根据最后确定下来的选区位置信息将屏幕坐标转换为图像中的实际选择范围。 - 利用 CroppedBitmap 获取到用户所选取的图片内容进行后续处理。