ImageDataGenerator部分引數理解
阿新 • • 發佈:2020-12-13
此chapter為引數見解和怎麼測引數的過程
#僅介紹以下引數,圖片增強
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
datagen=ImageDataGenerator(rotation_range=40,#隨機旋轉角度
width_shift_range=0.2,#隨機水平遷移
height_shift_range=0.2,#隨機垂直遷移
shear_range= 0.2,#隨機剪下
zoom_range=0.2,#隨機放大
horizontal_flip=True,#映象
fill_mode='nearest'#畫素填充,‘constant',‘nearest',‘reflect'或‘wrap'之一,當進行變換時超出邊界的點將根據本引數給定的方法進行處理)
原圖
rotation_range
from tensorflow.keras.preprocessing import image
from tensorflow. keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
import matplotlib.pyplot as plt
img = image.load_img('1.jpg')
img_na=image.img_to_array(img)
img_na=img_na.reshape((1,)+img_na.shape)
datagen=ImageDataGenerator(
rotation_range=40,
# width_shift_range=0.2,
# height_shift_range=0.2,
# shear_range=0.2,
# zoom_range=0.2,
# horizontal_flip=True,
# fill_mode='nearest'
)
def img_show():
i=0
for batch in datagen.flow(img_na,batch_size=1):
plt.figure()
imgplot=plt.imshow(image.array_to_img(batch[0]))
plt.axis('off')
if i%4==0:
break
return
img_show()
width_shift_rangw,height_shift_range
datagen=ImageDataGenerator(
# rotation_range=40,
width_shift_range=0.2,
height_shift_range=0.2,
# shear_range=0.2,
# zoom_range=0.2,
# horizontal_flip=True,
# fill_mode='nearest'
)
img_show()
horizontal_flip=True
datagen=ImageDataGenerator(
# rotation_range=40,
# width_shift_range=0.2,
# height_shift_range=0.2,
# shear_range=0.5,
# zoom_range=0.2,
horizontal_flip=True,
# fill_mode='nearest'
)
img_show()
zoom_range
datagen=ImageDataGenerator(
# rotation_range=40,
# width_shift_range=0.2,
# height_shift_range=0.2,
# shear_range=0.5,
zoom_range=0.2,
# horizontal_flip=True,
# fill_mode='nearest'
)![在這裡插入圖片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20201210114317965.png#pic_center)
img_show()