（python)深度学习数据扩充图片的水平、垂直以及水平垂直翻转

深度学习中经常存在数据量不够的情况，所以需要对数据进行扩充，本文使用三种手段扩充数据，分别是图片的水平、垂直、水平垂直翻转。将图像扩充三倍。

import os
import cv2
import shutil
#水平，垂直，水平垂直翻转
def mirror(image,path_out_mirror):'''水平翻转'''h_flip= cv2.flip(image,1)cv2.imwrite(path_out_mirror,h_flip)
def vertical(image,path_out_vertical):'''垂直翻转'''h_flip=cv2.flip(image,0)cv2.imwrite(path_out_vertical,h_flip)
def mir_ver(image,path_out_mir_ver):'''水平垂直翻转'''h_flip=cv2.flip(image,-1)cv2.imwrite(path_out_mir_ver,h_flip)
def main():image_path='F:/data3'           #需要扩充的图片路径image_out_path = 'F:/data4'     #扩充后图片的存放路径        if not os.path.exists(image_out_path):os.makedirs(image_out_path)list=os.listdir(image_path)print(list)print('----------------------------')print('原始图像路径：'+image_path)print('\n')print('原始图像的个数：'+len(list))print('-----------------------------')imageNamelist=['_level.jpg',        #水平'_vertical.jpg',     #垂直'_lev_ver.jpg',      #水平垂直'.jpg']              #原图片           for i in range(0,len(list)):path = os.path.join(image_path, list[i])      #路径连接out_image_name=os.path.splitext(list[i])[0]   #文件名切割for j in range(0,len(imageNamelist)):path_out=os.path.join(image_out_path,out_image_name,imageNamelist[j])image = cv2.imread(path)if j==0:mirror(image, path_out)elif j==1:vertical(image, path_out)elif j==2:mir_ver(image, path_out)else:shutil.copy(path, path_out)print(out_image_name+'success',end='\t')print("----------------------------------------")print("The data augmention path:" + image_out_path)outlist = os.listdir(image_out_path)print("The data augmention sizes:" + str(len(outlist)))print("----------------------------------------")print("Rich sample for:" + str(len(outlist) - len(list)))
if __name__ == '__main__':main()

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