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使用数据增强技术可以增加数据集中图像的多样性，从而提高模型的性能和泛化能力，主要的图像增强技术包括。

亮度，对比度调节

在开始图像大小的调整之前我们需要导入数据（图像以眼底图像为例）。

from PIL import Image

from pathlib import Path

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

import sys

import torch

import numpy as np

import torchvision.transforms as T

plt.rcParams["savefig.bbox"] = 'tight'

orig_img = Image.open(Path('image/2.png'))

# random_crops = [T.RandomCrop(size=size)(orig_img) for size in (832,704, 256)]

colorjitter_img = [T.ColorJitter(brightness=(2,2), contrast=(0.5,0.5), saturation=(0.5,0.5))(orig_img)]

plt.figure('resize:128*128')

ax1 = plt.subplot(121)

ax1.set_title('original')

ax1.imshow(orig_img)

ax2 = plt.subplot(122)

ax2.set_title('colorjitter_img')

ax2.imshow(np.array(colorjitter_img[0]))

plt.show()

1 导入必要的库

imgae来自pil库，用于处理图像

Path；来自pathlib库，用于处理路径

matplotlib.pyplot 用于绘制图表

numpy 用于数值计算

torch 来自pytorch库

T来自torchvision.transforms 用于图像转换操作

2 定义一个用于保存图片的matplotlib 配置

设置savefig.bbox为tight ，用于自动调整图表的边距，以确保整个图保存在图像中

3 打开图片文件

使用Image.open函数打开指定路径下的图片文件

4 尝试进行随机裁剪操作（注释）

5 对图片进行颜色抖动转换

创建一个包含颜色抖动转换后的图像列表，这里使用T.ColorJitter方法，设置了亮度，对比度，饱和度的抖动范围

6 创建一个包含两个子图的画布

使用plt.figure('resize:128x128')创建一个图表窗口，标题为resize:128x128

创建两个子图

ax1:显示原始图像

ax2: 显示颜色抖动后的图像

7 在第一个子图中显示原始图像

8 在第二个子图中显示颜色抖动后的图像

9 显示整个画布

在第一个子图ax1中显示原始图像

在第二个子图ax2中显示颜色抖动后的图像

使用plt.show 显示整个图表