Crea un conjunto más grande de imágenes alterando ligeramente tus imágenes originales para proyectos de aprendizaje automático.
Del 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)
Extractos del README del proyecto sobre GitHub. Los derechos de autor y las licencias permanecen con los respectivos autores.
Reivindica su pagina: indexada sea cual sea su posicion, traducida a seis idiomas y enriquecida con tus propias palabras.
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Gratis · sin tarjeta · cancela cuando quierasAumento de imágenes para experimentos de aprendizaje automático.
imgaug tiene 14.7k estrellas en GitHub. Se ha bifurcado 2.5k veces. imgaug está escrito principalmente en Python. Se desarrolla activamente desde 2015. imgaug está disponible bajo la licencia MIT. Sus temas principales son: affine-transformation, augment-images, augmentation, bounding-boxes.
¿Qué es imgaug?
Aumento de imágenes para experimentos de aprendizaje automático.
¿imgaug es de código abierto?
imgaug es un proyecto de código abierto. Se distribuye bajo la licencia MIT.
¿imgaug es gratis?
Sí. imgaug es gratuito y de código abierto: puedes usarlo, modificarlo y alojarlo tú mismo.
¿Bajo qué licencia está imgaug?
imgaug está disponible bajo la licencia MIT.
¿En qué lenguaje está escrito imgaug?
imgaug está escrito principalmente en Python.
Agrega este distintivo en vivo a tu README — tus estrellas de GitHub y rango en el directorio, actualizados diariamente.
[](https://olud.ai/project/aleju-imgaug.html)
Medido a partir de los topics de GitHub comunes a ambos proyectos, ponderados por su rareza.