Python mxnet.image.CreateDetAugmenter用法及代码示例

用法: mxnet.image.CreateDetAugmenter(data_shape, resize=0, rand_crop=0, rand_pad=0, rand_gray=0, rand_mirror=False, mean=None, std=None, brightness=0, contrast=0, saturation=0, pca_noise=0, hue=0, inter_method=2, min_object_covered=0.1, aspect_ratio_range=(0.75, 1.33), area_range=(0.05, 3.0), min_eject_coverage=0.3, max_attempts=50, pad_val=(127, 127, 127))

参数：

data_shape：(tuple of int) - 输出数据的形状
resize：(int) - 如果开始时大于 0，则调整短边的大小
rand_crop：(float) - [0, 1]，应用随机裁剪的概率
rand_pad：(float) - [0, 1]，应用随机填充的概率
rand_gray：(float) - [0, 1]，所有通道转换为灰度的概率
rand_mirror：(bool) - 是否以 0.5 的概率对图像应用水平翻转
mean：(np.ndarray or None) - [r, g, b] 的平均像素值
std：(np.ndarray or None) - [r, g, b] 的标准差
brightness：(float) - 亮度抖动范围(百分比)
contrast：(float) - 对比度抖动范围(百分比)
saturation：(float) - 饱和抖动范围(百分比)
hue：(float) - 色相抖动范围(百分比)
pca_noise：(float) - Pca 噪音水平(百分比)
inter_method：(int, default=2(Area-based)) -所有调整大小操作的插值方法可能的值： 0：最近邻插值。 1：双线性插值。 2：基于区域(使用像素区域关系重采样)。它可能是图像抽取的首选方法，因为它会给出 moire-free 结果。但是当图像被缩放时，它类似于最近邻方法。 (默认使用)。 3：4x4 像素邻域上的双三次插值。 4：8x8 像素邻域上的 Lanczos 插值。 9：放大的三次，缩小的面积，其他的双线性 10：从上面提到的插值方法中随机选择。注意：在缩小图像时，通常使用基于 AREA 的插值效果最好，而在放大图像时，通常使用双三次(慢)或双线性(更快但看起来还不错)效果最好。
min_object_covered：(float) - 图像的裁剪区域必须至少包含所提供的任何边界框的这一部分。此参数的值应为非负数。在 0 的情况下，裁剪区域不需要与提供的任何边界框重叠。
min_eject_coverage：(float) - 裁剪样本的最小覆盖率 w.r.t 其原始大小。有了这个约束，裁剪后具有边区域的对象将被丢弃。
aspect_ratio_range：(tuple of floats) - 图像的裁剪区域必须在此范围内具有纵横比 = 宽度 /高度。
area_range：(tuple of floats) - 图像的裁剪区域必须包含此范围内提供的图像的一小部分。
max_attempts：(int) - 尝试生成指定约束的图像的裁剪/填充区域的次数。 max_attempts 失败后，返回原始图像。
pad_val：(float) - 启用填充时要填充的像素值。 pad_val 将自动减去平均值并除以标准(如果适用)。

创建用于检测的增强器。

例子：

>>> # An example of creating multiple augmenters
>>> augs = mx.image.CreateDetAugmenter(data_shape=(3, 300, 300), rand_crop=0.5,
...    rand_pad=0.5, rand_mirror=True, mean=True, brightness=0.125, contrast=0.125,
...    saturation=0.125, pca_noise=0.05, inter_method=10, min_object_covered=[0.3, 0.5, 0.9],
...    area_range=(0.3, 3.0))
>>> # dump the details
>>> for aug in augs:
...    aug.dumps()

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注：本文由纯净天空筛选整理自apache.org大神的英文原创作品 mxnet.image.CreateDetAugmenter。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。