前言最近考虑在对数据集做一些额外的数据增强（主要是随机以任意角度进行旋转），在阅读别人的源码时发现了cv2.getRotationMatrix2D()这一函数，顿时觉得该函数确实有用，查阅相关资料后，得到相关的用法总结（为了保证阅读观感不会涉及到太多原理的矩阵推导，仅为直观理解）。正文旋转矩阵(逆时针)为：M=(cos(θ)−sin(θ)sin(θ)cos(θ))M=\begin{pmatrix}

前言在遥感目标检测中，由于DOTA数据集本身类别的样本数量是极度不均衡的；所以，使用合适的数据增强，可以在一定程度上提升模型的最终检测性能。而在之前的一篇博客中，我提到过使用随机旋转的方法进行增强，但是代码运行完毕之后最好还是需要进行可视化操作验证更为稳妥，所以便有了cv2.polylines这一函数的出现，该函数可以画任意的多边形。正文这里使用python版本的函数举例，可以发现该函数所需要的参