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图像处理与识别：深度学习在图像处理中的应用_（5）.数据增强方法.docx

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    数据增强方法

    数据增强是深度学习中的一种常用技术，用于扩大训练数据集的规模和多样性，从而提高模型的泛化能力和鲁棒性。在图像处理与识别任务中，数据增强尤为重要，因为图像数据通常具有丰富的变化，如旋转、缩放、裁剪等。本节将详细介绍几种常见的数据增强方法，并提供具体的代码示例。

    1.基本数据增广技术

    1.1旋转

    图像旋转是通过将图像绕其中心点旋转一定角度来生成新的训练样本。旋转可以增加模型对不同角度下目标的识别能力。

    代码示例

    使用Python的PIL库进行图像旋转：

    fromPILimportImage

    importnumpyasnp

    imp

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