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我的训练数据不平衡。所以我决定重新采样我的数据集。我想在重新采样时做些细微的改变。我想对少数类应用水平翻转和高斯滤波器，以使所有类都相等。

为此，我想使用纯图像处理技术来增加少数样本的数量。为此，我在图像较少的类中运行此代码

directory = ''

for file in os.listdir(directory):
img = cv2.imread(directory + file)
# horizontal_img = cv2.flip( img, 0 )
Flip_Horizontal = cv2.flip(img, 1) # 1 means Horizontal Flip

#saving now
cv2.imwrite(file + '_flip' + '.jpg', Flip_Horizontal)

但是，我已经看到一些教程使用 Keras 库来进行图像增强。就像下面的博客文章：

https://www.pyimagesearch.com/2020/04/27/fine-tuning-resnet-with-keras-tensorflow-and-deep-learning/

在我的情况下，我可以使用第一种技术（纯图像处理=手动复制粘贴数据稍作更改）吗？还是应该使用 Keras 或 PyTorch 中可用的库？

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