遥感影像语义分割：数据增强编程
遥感影像语义分割是遥感图像处理和计算机视觉领域的重要应用之一。语义分割的目标是将遥感影像中的每个像素分配到相应的语义类别，例如建筑物、道路、植被等。数据增强是提高语义分割模型性能的一种常用技术，通过对训练数据进行各种变换和扩充，增加模型的鲁棒性和泛化能力。本文将介绍遥感影像语义分割中常用的数据增强方法，并给出相应的源代码示例。
- 导入必要的库
在进行数据增强之前，我们首先需要导入必要的Python库，包括NumPy、OpenCV和Matplotlib。
import numpy as np
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
- 加载遥感影像和标签
首先，我们需要加载用于语义分割的遥感影像和相应的标签。遥感影像通常是多波段的，可以使用OpenCV库的cv2.imread()函数加载影像。标签图像通常是灰度图像，每个像素的值对应于相应的语义类别。
image = cv2.imread