适用于各类AI开发者的强大图像处理解决方案

专为提升深度学习模型性能而设计，本工具可广泛应用于目标检测、图像分类等任务，显著增强数据多样性与模型泛化能力，是AI工程师、研究人员和学生的理想选择。

面向核心用户群体的定制化功能

• 人工智能与机器学习开发者


• 计算机视觉领域科研人员


• 深度学习方向在读学生


• 数据科学从业者


• 致力于AI落地的创业者

五步构建高质量图像数据集

第一步：智能化图像管理

支持JPG、PNG、BMP、TIFF等多种常见图像格式批量导入；自动识别文件夹结构并提取类别信息；实时展示各类别图像数量分布，提供可视化数据分析面板。

第二步：科学划分训练验证测试集

采用分层抽样策略确保各类别比例均衡；灵活设置分割比例（推荐70%训练、20%验证、10%测试）；一键完成数据集拆分，避免人工误差。

第三步：标准化图像预处理流程

内置Auto-Orient功能自动校正图像方向；智能调整尺寸至640×640标准输入；支持灰度化、对比度优化，并提供裁剪、拼接及对象隔离等进阶操作选项。

第四步：多功能数据增强引擎

涵盖几何变换（翻转、旋转、剪切）、色彩调节（亮度、饱和度、色调）、噪声添加（高斯噪声、模糊）以及高级增强技术如随机遮挡与马赛克合成；特别优化YOLO格式边界框同步增强，保障目标检测任务准确性。

第五步：多场景兼容的数据导出模式

支持导出为YOLO专用格式用于目标检测，或ImageNet标准结构用于图像分类；自动生成配置文件与使用说明文档；支持一键压缩打包，便于迁移与部署。

卓越的技术优势保障处理质量

高性能处理内核

基于OpenCV与Albumentations构建，支持批处理与并行计算，内存占用低，可稳定处理大规模图像数据集。

直观易用的操作界面

采用原生tkinter图形界面，运行流畅无卡顿；每一步均支持实时效果预览；引导式操作流程，零基础用户也能快速上手。

显著提升模型表现

通过数据增强将原始数据量扩大3至10倍，有效防止过拟合，提升模型准确率与鲁棒性，大幅降低额外数据采集成本。

严格的数据质量控制机制

集成完整性校验、类别平衡分析与格式合规性检查，确保输出数据集符合工业级标准，满足科研与生产双重需求。

系统运行环境要求

• Python版本：3.9及以上


• 操作系统：Windows、macOS、Linux通用


• 内存建议：8GB以上（最低4GB）


• 可选支持GPU加速以提升处理速度

快速入门指南

1. 下载安装包


2. 安装所需Python依赖库


3. 运行示例项目验证环境


4. 导入自有图像数据


5. 5分钟内生成可用于训练的专业级数据集