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在深度学习项目中，寻找数据花费了相当多的时间。但在很多实际的项目中，我们难以找到充足的数据来完成任务。为了要保证完美地完成项目，有两件事情需要做好：

1、寻找更多的数据；

2、数据增强。

本篇主要描述数据增强。

imgaug是一个封装好的用来进行图像augmentation的python库,这个库功能全面，且有丰富的文档支持，能满足我们大多数的数据增强的需求。支持关键点(keypoint)和bounding box一起变换。它可以将你的输入图片转换成很多新的、更大数据量的轻微变动的图片，这对于数量比较小的数据集来说简直是福音！！

常见的变换比如 滤波，扰动，平移，翻转，缩放，裁剪，锐化，噪声，灰度，亮度，对比度等等

项目主页:

https://github.com/aleju/imgaug

快速开始(官方文档)

https://imgaug.readthedocs.io/en/latest/source/examples_basics.html

API介绍

https://imgaug.readthedocs.io/en/latest/source/api.html

Keras和OpenCv数据增强API的封装版

https://github.com/BlackChengX/ImageDataGenerator

imgaug学习笔记

https://blog.csdn.net/u012897374/article/details/80142744#commentBox

如下：

这是比较base的转换，像加入噪声、裁切等基本常用的数据增强方法

下面是一些比较特殊的：

函数介绍

在API里边，我们可以看到有很多函数可以实现数据增强，接下来对这些函数的功能进行介绍

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