【python读取含有url图片链接的txt文档-3】

如果你需要一个更复杂的解决方案来进行图像数据增强，那么你可以考虑使用imgaug（Image Augmentation）库。imgaug是一个强大且灵活的图像增强库，它提供了大量的预定义增强方法，并且允许你自定义自己的增强策略。

以下是一个使用imgaug进行图像数据增强的Python代码示例：

import os
import requests
from PIL import Image
import imgaug as ia
from imgaug import augmenters as iaa# 下载图像的函数
def download_image(url, save_path):response = requests.get(url, stream=True)if response.status_code == 200:with open(save_path, 'wb') as f:for chunk in response:f.write(chunk)else:print(f"Failed to download image from {url}")# 定义数据增强序列
def create_augmentation_seq():seq = iaa.Sequential([iaa.Fliplr(0.5),  # 水平翻转，50%的概率iaa.Flipud(0.5),  # 垂直翻转，50%的概率iaa.Affine(rotate=(-20, 20),  # 随机旋转，范围在-20到20度之间scale=(0.8, 1.2),  # 随机缩放，范围在0.8到1.2倍之间translate_percent={"x": (-0.1, 0.1), "y": (-0.1, 0.1)},  # 随机平移，范围在-10%到10%之间mode="constant",  # 使用常数填充新的像素cval=(0, 255)    # 填充像素的值范围),iaa.AdditiveGaussianNoise(loc=0, scale=(0.0, 0.05*255), per_channel=0.5),  # 添加高斯噪声iaa.ContrastNormalization((0.7, 1.3)),  # 对比度归一化], random_order=True)  # 每次应用增强时的顺序是随机的return seq# 主程序
def main():# 读取face.txt文件中的URLwith open('face.txt', 'r') as f:urls = f.read().splitlines()# 下载图像的目录download_dir = 'downloaded_images'# 增强后图像的目录augmented_dir = 'augmented_images'# 创建目录if not os.path.exists(download_dir):os.makedirs(download_dir)if not os.path.exists(augmented_dir):os.makedirs(augmented_dir)# 创建数据增强序列seq = create_augmentation_seq()# 下载并增强图像for idx, url in enumerate(urls):image_path = os.path.join(download_dir, f"face_{idx}.jpg")download_image(url, image_path)# 读取图像image = Image.open(image_path)# 将PIL图像转换为numpy数组image_array = np.array(image)# 应用数据增强augmented_images = seq(images=[image_array])# 保存增强后的图像for i, aug_image in enumerate(augmented_images):aug_image_path = os.path.join(augmented_dir, f"face_{idx}_aug_{i}.jpg")Image.fromarray(aug_image).save(aug_image_path)print("数据增强完成，增强后的图像已保存在", augmented_dir)# 运行主程序
if __name__ == "__main__":main()