2022/10/22 修改了github代码导致xmax
这是数据集扩增的小工具，在您想使用yolo等目标检测算法时数据集较少的情况下进行变化增强图片。
(支持LabelIMg和LabelMe标注的文件)
包括3个python文件
（rename_file.py、DataAugmentforLabelImg.py和DataAugmentforLabelMe.py）
- rename_file.py能实现文件的重命名,注意修改文件的路径
- DataAugmentforLabelImg.py能实现LabelImg标注后的图片的增强（包括模糊，亮度，裁剪，旋转，平移，镜像等变化）
- DataAugmentforLabelMe.py能实现LabelMe标注后的图片的增强（包括模糊、亮度、平移、镜像等变化）
注意：一些包的安装是必要的，比如Opencv_python等 ## 将您需要增强的图片放在对应的文件夹即可，具体可参考demo给出的图片和xml文件存放路径，您放入即可 保存结果：
- 目标检测增强后的图片默认会保存在./data/Images2中，xml文件会保存在./data/Annotations2中（包括新的图片和xml文件）
- 目标分割增强后的图片默认会保存在./data2中（包括新的图片和json文件）
- 可以实现自我设置数据增强数量
具体效果如下展示：
原图：
数据增强后：
Original: https://blog.csdn.net/qq_39740357/article/details/123258697
Author: wiz_k
Title: yolo数据集的数据增强 可实现带标签扩增
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