实例分割yolo数据集增强,标签旋转
时间: 2025-06-30 13:15:08 浏览: 6
### 实例分割 YOLO 数据集增强方法
对于实例分割任务中的YOLO数据集,数据增强是提升模型泛化能力的重要手段之一。常用的数据增强技术包括随机裁剪、翻转、颜色抖动以及缩放等操作[^1]。
#### 标签旋转技巧
当涉及到标签的旋转处理时,确保掩码(mask)和边界框(bounding box)能够同步变换至关重要。具体实现方式如下:
- **计算旋转矩阵**:基于给定的角度θ创建一个二维旋转矩阵R。
对于角度 θ 的顺时针旋转,可以构建如下的旋转矩阵 R:
\[
R = \begin{bmatrix}
cos(\theta) & sin(\theta) \\
-sin(\theta) & cos(\theta)
\end{bmatrix}
\]
- **应用到坐标上**:将原始图像上的每一个像素点 (x, y) 转换成新的位置 (x', y') 使用上述得到的旋转矩阵 R 进行线性变换。
- **更新掩码信息**:对于每个实例对应的二值掩码图,在完成几何变换之后也需要相应调整其形状以匹配变形后的物体轮廓。
- **修正边界框**:如果存在矩形边框,则需重新计算这些边框的位置来适应变化后的对象形态;这通常意味着要找到新轮廓的最大外包络矩形作为更新后的边框。
```python
import cv2
import numpy as np
def rotate_image_and_mask(image, mask, angle):
height, width = image.shape[:2]
# 计算中心点
center = (width / 2, height / 2)
# 获取旋转矩阵
rotation_matrix = cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, scale=1.0)
# 应用仿射变换至图片与掩膜
rotated_image = cv2.warpAffine(image, rotation_matrix, (width, height))
rotated_mask = cv2.warpAffine(mask.astype(np.uint8), rotation_matrix, (width, height))
return rotated_image, rotated_mask
```
此代码片段展示了如何利用 OpenCV 来对输入的一张彩色图片及其关联的单通道二进制掩模实施任意度数范围内的旋转变换[^2]。
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