Crea un set più ampio di immagini alterando leggermente le tue immagini originali per progetti di machine learning.
Dal 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)
Estratti dal README del progetto su GitHub. I diritti d'autore e le licenze rimangono con i rispettivi autori.
Rivendica la sua pagina: indicizzata qualunque sia il rango, tradotta in sei lingue e arricchita con le tue parole.
Ricevi un avviso via email alla prossima release o quando decolla — non perderti nulla.
Gratis · senza carta · disdici quando vuoiAumento delle immagini per esperimenti di machine learning.
imgaug ha 14.7k stelle su GitHub. È stato forkato 2.5k volte. imgaug è scritto principalmente in Python. È in sviluppo attivo dal 2015. imgaug è disponibile con licenza MIT. I suoi temi principali sono: affine-transformation, augment-images, augmentation, bounding-boxes.
Che cos'è imgaug?
Aumento delle immagini per esperimenti di machine learning.
imgaug è open source?
imgaug è un progetto open source. È rilasciato con licenza MIT.
imgaug è gratuito?
Sì. imgaug è gratuito e open source: puoi usarlo, modificarlo e ospitarlo autonomamente.
Con quale licenza è imgaug?
imgaug è disponibile con licenza MIT.
In quale linguaggio è scritto imgaug?
imgaug è scritto principalmente in Python.
Aggiungi questo badge live al tuo README — le tue stelle GitHub e il ranking della directory, aggiornati quotidianamente.
[](https://olud.ai/project/aleju-imgaug.html)
Misurato dai topic GitHub comuni a entrambi i progetti, ponderati per la loro rarita.