使用ImageDataGenerator,你可以轻松地对图像数据进行批量处理,包括旋转、缩放、平移、翻转等各种形式的数据增强,以及归一化、标准化等常见操作。 以下是一个简单的示例,展示如何使用ImageDataGenerator对图像数据进行预处理: from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator # 实例化一个ImageDataGenerator对象 datag...
datagen = ImageDataGenerator(#图片随机翻转的角度rotation_range=10,#图片随机水平偏移的幅度width_shift_range=0.2,#图片随机垂直偏移的幅度height_shift_range=0.2,#执行其他处理前乘到整个图像上rescale=1./255,#剪切强度shear_range=0.2,#随机放大zoom_range=0.2,#随机水平翻转horizontal_flip=True, fill_mode=...
从ImageDataGenerator()创建一个图像生成器 用keras增强 图像数据 非常简单。 Jason Brownlee 对此提供了一个很好的教程。 首先,我们需要通过调用ImageDataGenerator()函数来创建一个图像生成器,并将它传递给我们想要在图像上执行的变化的参数列表。 然后,...
data_format:字符串,“channel_first”或“channel_last”之一,代表图像的通道维的位置。该参数是Keras 1.x中的image_dim_ordering,“channel_last”对应原本的“tf”,“channel_first”对应原本的“th”。以128x128的RGB图像为例,“channel_first”应将数据组织为(3,128,128),而“channel_last”应将数据组织为...
使用ImageDataGenerator函数创建一个图像生成器 用Keras进行图像数据的扩充是非常简单的,在这里,我们应该感谢Jason Brownlee,因为是他给我们提供了一个非常全面、到位的Keras图像。图象扩充的过程如下:首先,我们需要使用 ImageDataGenerator()函数来创建一个图像生成器,并且输入一系列描述图像更改行为的参数;之后,我们将在这...
keras里定义了一个集成了生成器和图片增强的方——ImageDataGenerator。很多情况下使用它可以大幅度简化我们的图片处理和模型训练流程。以下是keras中文文档中列出的图片增强的选项参数,当然,考虑到文档的更新进度可能会慢于源码的进度很多,推荐阅读源码。 这里使用几个常用的仿射变换增强: ...
ImageDataGenerator()是keras.preprocessing.image模块中的图片生成器,同时也可以在batch中对数据进行增强,扩充数据集大小,增强模型的泛化能力。比如进行旋转,变形,归一化等等。 keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(featurewise_center=False, samplewise_center=False, featurewise_std_normalization=False, samplewise...
图像预处理 - Keras 中文文档keras.io/zh/preprocessing/image/#flow_from_directory 此处注意rescale不要设置,因为设置后生成的图片都是黑乎乎的。当训练的时候,该项需要设置,因为神经网络喜欢小数值的输入。 base_dir文件夹下需要自己创建一个新文件夹,此新文件夹包含你需要转换的所有图片。
一、ImageDataGenerator 类 import tensorflow.keras as keras # 函数作用:通过实时数据增强生成张量图像数据批次。数据将不断循环(按批次)。 keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(featurewise_center=False, samplewise_center=False, featurewise_std_normalization=False, ...
⼀、Keras ImageDataGenerator参数 from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(featurewise_center=False,samplewise_center=False,featurewise_std_normalization = False,samplewise_std_normalization = False,zca_whitening = False,rotation_range = 0.,width_...