Erstellen Sie eine größere Menge an Bildern, indem Sie Ihre Originalbilder für Projekte im maschinellen Lernen leicht verändern.
Aus der README
pip install imgaug
- Optimized for high performance
- Easy to apply augmentations only to some images
- Easy to apply augmentations in random order
- Support for
- Images (full support for uint8, for other dtypes see documentation)
- Heatmaps (float32), Segmentation Maps (int), Masks (bool)
Auszüge aus der Projekt-README zu GitHub. Das Urheberrecht und die Lizenzen verbleiben bei den jeweiligen Autoren.
Beanspruchen Sie die Seite: indexiert unabhangig vom Rang, in sechs Sprachen ubersetzt und mit Ihren eigenen Worten erganzt.
Erhalten Sie eine E-Mail-Benachrichtigung beim nächsten Release oder wenn es durchstartet.
Kostenlos · ohne Karte · jederzeit abbestellbarBildaugmentation für Experimente im maschinellen Lernen.
imgaug hat 14.7k Sterne auf GitHub. Es wurde 2.5k-mal geforkt. imgaug ist hauptsächlich in Python geschrieben. Es wird seit 2015 aktiv entwickelt. imgaug ist unter der MIT-Lizenz verfügbar. Die Hauptthemen sind: affine-transformation, augment-images, augmentation, bounding-boxes.
Was ist imgaug?
Bildaugmentation für Experimente im maschinellen Lernen.
Ist imgaug Open Source?
imgaug ist ein Open-Source-Projekt. Es wird unter der MIT-Lizenz veröffentlicht.
Ist imgaug kostenlos?
Ja. imgaug ist kostenlos und Open Source — Sie können es nutzen, anpassen und selbst hosten.
Unter welcher Lizenz steht imgaug?
imgaug ist unter der MIT-Lizenz verfügbar.
In welcher Sprache ist imgaug geschrieben?
imgaug ist hauptsächlich in Python geschrieben.
Fügen Sie dieses Live-Abzeichen zu Ihrem README hinzu — Ihre GitHub-Sterne und Verzeichnisrang, täglich aktualisiert.
[](https://olud.ai/project/aleju-imgaug.html)
Ermittelt aus gemeinsamen GitHub-Topics beider Projekte, gewichtet nach ihrer Seltenheit.