python图像数据增强——imgaug （一）

（一）imgaug基础用法 （二）imgaug进阶示例 在机器学习或者深度学习的问题中，因为受制于图像采集的方式，投入的精力和图像标注的难度等，用于训练的图像数量可能非常有限。这种情况下，可能出现模型过拟合，训练后的模型泛化能力差等问题，降低模型的实际使用能力，这种现象在医学图像的深度学习中尤其常见。为了在有限的数据下得到更好的分类，检测和分割的结果，往往需要使用数据增强的方式，通过对图像的旋转，

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