Dataset之图片数据增强：基于TF实现图片数据增强(原始的训练图片reshaped_image→数据增强→distorted_image(训练时直接使用）)

Dataset之图片数据增强：基于TF实现图片数据增强(原始的训练图片reshaped_image→数据增强→distorted_image(训练时直接使用）)

数据增强步骤

1、对reshaped_image随机裁剪图片：从原始32×32裁剪到24×24小块进行训练，因为小块可以取在图像的任何位置，所以仅此一步就可以大大增加训练、集的样本数目。
2、对裁剪后的小块进行水平翻转：随机翻转图片。每张图片有50%的概率被水平左右翻转，另有50%的概率保持不变
3、随机改变亮度和对比度：对得到的图片进行亮度和对比度的随机改变。

数据增强实现代码

#TF实现数据增强。原始的训练图片是reshaped_image ，最后会得到一个数据增强后的训练样本distorted_image。
  #训练时，直接使用distorted_image 进行训练即可。

  # Randomly crop a [height, width] section of the image.
  #1、对reshaped_image随机裁剪图片，从原始32×32裁剪到24×24小块进行训练，因为小块可以取在图像的任何位置，所以仅此一步就可以大大增加训练、集的样本数目。
  distorted_image = tf.random_crop(reshaped_image, [height, width, 3])

  # Randomly flip the image horizontally.
  #2、对裁剪后的小块进行水平翻转。随机翻转图片。每张图片有50%的概率被水平左右翻转，另有50%的概率保持不变
  distorted_image = tf.image.random_flip_left_right(distorted_image)

  # Because these operations are not commutative, consider randomizing
  # the order their operation.
  #3、随机改变亮度和对比度：对得到的图片进行亮度和对比度的随机改变。
  distorted_image = tf.image.random_brightness(distorted_image,
                                               max_delta=63)
  distorted_image = tf.image.random_contrast(distorted_image,
                                             lower=0.2, upper=1.8)
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