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defdata_augmentation(img):。

#Randomcrop:。

height,width,_=img.shape。

dy,dx=random.randint(0,height),random.randint(0,width)。

img_crop=img[dy:dy+h,dx:dx+w,:]。

。

#Randomflip:。

img_flipped=cv2.flip(img,1)。

。

#addnoise。

noise_factor=0.5。

noisy_image=img+noise_factor*np.random.normal(loc=0.0,scale=1.0,size=img.shape)。。

#randombrightness。

alpha=random.uniform(0.5,2.0)。

img_bright=np.clip(alpha*img,0,255).astype(np.uint8)。

。

#randomgamma。

gamma=random.uniform(0.5,2.0)。

invGamma=1.0/gamma。

table=np.array([((i/255.0)**invGamma)*255foriin

。

img_gamma=cv2.LUT(img,table)。

。

#randomrotation。

rotation_angle=random.randint(0,180)。

rows,cols,_=img.shape。

M=cv2.getRotationMatrix2D((cols/2,rows/2),rotation_angle,1)。

img_rotation=cv2.warpAffine(img,M,(cols,rows))。

。

#randomaffinetransformation。

#randomscale。

pt1=np.float32([[0,0],[200,0],[0,200]])。

pt2=np.float32([[dy,dx],[dy+20,dx+dx],[dy+dy,dx+20]])。

M=cv2.getAffineTransform(pt1,pt2)。

img_affine=cv2.warpAffine(img,M,(width,height))。

。

#randomshearing。

M=np.float32([[1,0.5,dy],[0,0.75,dx]]

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