Biến Đổi Tăng Cường Dữ Liệu Hình Ảnh (Data Augmentation) Từ Gốc

Mục tiêu kiến thức

• Trong huấn luyện thị giác máy tính, tăng cường dữ liệu (Data Augmentation) giúp mô hình tránh quá khớp (overfitting) và tăng tính khái quát hóa.
• Các phép biến đổi cơ bản:
• Horizontal Flip: Lật ngược ảnh theo trục ngang (trục chiều rộng W).
• Crop with Coordinates: Cắt một vùng chữ nhật có kích thước (crop_h, crop_w) bắt đầu từ tọa độ đỉnh (top, left).
• Normalize: Chuẩn hóa điểm ảnh theo mean và std của từng kênh:

out[c] = img[c] - mean[c]std[c]

Yêu cầu

Xây dựng lớp ImageAugmentor:

class ImageAugmentor:
    def flip_horizontal(self, img: np.ndarray) -> np.ndarray:
        pass

    def crop(self, img: np.ndarray, top: int, left: int, crop_h: int, crop_w: int) -> np.ndarray:
        pass

    def normalize(self, img: np.ndarray, mean: list[float], std: list[float]) -> np.ndarray:
        pass

• img: Mảng NumPy 3D shape (C, H, W) kiểu float64.
• Trả về mảng biến đổi tương ứng.

Ràng buộc

• Thời gian chạy tối đa: 2000ms.
• Giới hạn bộ nhớ: 256MB.
• Dữ liệu đầu vào hợp lệ theo đúng kiểu dữ liệu và miền giá trị được mô tả.