使用 Keras 的 ImageDataGenerator 可以方便地实现数据增强。 python from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator datagen = ImageDataGenerator( rotation_range=10, width_shift_range=0.1, height_shift_range=0.1, zoom_range=0.1, shear_range=0.1, horizontal_flip=True ) datagen.fit(X...
# 优化1:图像增强# ①数据增强fromtensorflow.keras.preprocessing.imageimportImageDataGenerator datagen = ImageDataGenerator( rotation_range=15, width_shift_range=0.1, height_shift_range=0.1, horizontal_flip=True, zoom_range=0.2, fill_mode='nearest') datagen.fit(train_images)# 优化2:新网络# ②构建...
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGeneratorfrom matplotlib.pylot import imread,imshow,subplots,show def plot(data_generator): ''' Plots 4 images generated by an object of the ImageDataGenerator class ''' data_generator.fit(images) image_iterator = data_generator.flow(images)...
使用Keras的ImageDataGenerator来加载和预处理数据。 python深色版本 import tensorflow as tf from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator # 设置图像尺寸和批次大小 img_height = 224 img_width = 224 batch_size = 32 # 数据生成器 train_datagen = ImageDataGenerator( rescale=1./255,...
from tensorflow.keras.preprocessingimportimageimportnumpyasnpimportargparse # 用于保存命令行参数FLAGS=None # 初始化vgg19模型,weights参数指的是使用ImageNet图片集训练的模型 # 每种模型第一次使用的时候都会自网络下载保存的h5文件 # vgg19的数据文件约为584M ...
从keras.preprocessing导入image,用于图像的加载和预处理。 从sklearn.model_selection导入train_test_split,用于将数据集划分为训练集和测试集。 二、定义标签的独热编码函数 def convert_to_one_hot(labels, num_classes): one_hot_labels = np.zeros((len(labels), num_classes)) for i, label in enumerate...
import numpy as npfrom tensorflow.keras.preprocessing import imageimg_path = 'path/to/image.jpg'img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224))img_array = image.img_to_array(img)img_array = np.expand_dims(img_array, axis=0)img_array /= 255.prediction = model.predict(img_...
from tensorflow import keras from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator 接下来,我们将加载数据集。你可以从Kaggle下载它,并将文件夹复制到你的工作目录中。此外,您可以直接从数据集的网站获取数据。 一旦我们有了数据集,它将包含一个名为“images”的文件夹,里面有所有宠物图像。
import matplotlib.image as mpimg import matplotlib.pyplot as plt from google.colab import files from tensorflow.keras.preprocessing import image #切分数据集 #SOURCE 数据源 #TRAINING 训练集路径 #TESTING 测试集路径 #SPLIT_SIZE 切分百分比 def split_data(SOURCE,TRAINING,TESTING,SPLIT_SIZE): ...
(1)利用函数tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator()生成 函数原型: tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator( featurewise_center=False, samplewise_center=False, featurewise_std_normalization=False, samplewise_std_normalization=False,