python图像数据增强

此代码用于实现图像数据增强，对图片进行批量处理。包括图片旋转、翻转、模糊、增加噪声、亮度几种处理。运行需要安装python、opencv、numpy等。 使用时将图片统一放在img文件夹中，并将img文件夹和下载的py文件放在一起。

import cv2
import numpy as np
import os.path
import copy


def SaltAndPepper（srcpercetage）:
    SP_NoiseImg=src.copy（）
    SP_NoiseNum=int（percetage*src.shape[0]*src.shape[1]）
    for i in range（SP_NoiseNum）:
        randR=np.random.randint（0src.shape[0]-1）
        randG=np.random.randint（0src.shape[1]-1）
        randB=np.random.randint（03）
        if np.random.randint（01）==0:
            SP_NoiseImg[randRrandGrandB]=0
        else:
            SP_NoiseImg[randRrandGrandB]=255
    return SP_NoiseImg


def addGaussianNoise（imagepercetage）:
    G_Noiseimg = image.copy（）
    w = image.shape[1]
    h = image.shape[0]
    G_NoiseNum=int（percetage*image.shape[0]*image.shape[1]）
    for i in range（G_NoiseNum）:
        temp_x = np.random.randint（0h）
        temp_y = np.random.randint（0w）
        G_Noiseimg[temp_x][temp_y][np.random.randint（3）] = np.random.randn（1）[0]
    return G_Noiseimg


def darker（imagepercetage=0.9）:
    image_copy = image.copy（）
    w = image.shape[1]
    h = image.shape[0]
    #get darker
    for xi in range（0w）:
        for xj in range（0h）:
            image_copy[xjxi0] = int（image[xjxi0]*percetage）
            image_copy[xjxi1] = int（image[xjxi1]*percetage）
            image_copy[xjxi2] = int（image[xjxi2]*percetage）
    return image_copy


def brighter（image percetage=1.5）:
    image_copy = image.copy（）
    w = image.shape[1]
    h = image.shape[0]
    #get brighter
    for xi in range（0w）:
        for xj in range（0h）:
            image_copy[xjxi0] = np.clip（int（image[xjxi0]*percetage）a_max=255a_min=0）
            image_copy[xjxi1] = np.clip（int（image[xjxi1]*percetage）a_max=255a_min=0）
            image_copy[xjxi2] = np