主要介绍了基于Python的图像数据增强Data Augmentation解析,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

嗨，我是Thanh Nam NGUYEN-数据科学家和数学家 我的Github仓库包含我的DS，ML和DeepLearning Journey中的笔记，代码，项目。 有关我的数学研究的更多信息，请转到 专案 6个项目相关的表格数据集 。 一些关键字： 操作，清除，可视化，预处理 框架：Scikit Learn，Seaborn，Pandas，Numpy 算法Logistic回归，KNN，线性和内核SVM，RandomForest，AdBoost，GradienBoosting，Xgboost

1.1 简介 深层神经网络一般都需要大量的训练数据才能获得比较理想的结果。在数据量有限的情况下，可以通过数据增强（Data Augmentation）来增加训练样本的多样性， 提高模型鲁棒性，避免过拟合。 在计算机视觉中，典型的数据增强方法有翻转（Flip），旋转（Rotat ），缩放（Scale），随机裁剪或补零（Random Crop or Pad），色彩抖动（Color jittering），加噪声（Noise） 笔者在跟进视频及图像中的人体姿态检测和关键点追踪（Human Pose Es