这篇教程实现样本数量不均衡批量数据增强 并保存到本地| keras ImageDataGenerator python实例写得很实用,希望能帮到您。 from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
path = './66' # 类别子文件夹的上一级,如两个分类,子文件夹分别为0,1,他的上一级文件夹为名称为66。如只是增强0文件夹的样本图片,则1文件夹为空即可。 dst_path = './11' # 图片生成器 datagen = ImageDataGenerator(
rotation_range=5, width_shift_range=0.02, height_shift_range=0.02, shear_range=0.02, horizontal_flip=True, vertical_flip=True, fill_mode= 'nearest', zoom_range=0.2 )
gen = datagen.flow_from_directory( path, target_size=(120, 120), batch_size=142, save_to_dir=dst_path,#生成后的图像保存路径 save_prefix='xx', save_format='png')
for i in range(17): gen.next() 使用Keras进行训练模型 实现批量数据增强 | keras ImageDataGenerator使用 |