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keras中ImageDataGenerator用法

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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_shift_range = 0.,
    height_shift_range = 0.,
    shear_range = 0.,
    zoom_range = 0.,
    channel_shift_range = 0.,
    fill_mode = 'nearest',
    cval = 0.0,
    horizontal_flip = False,
    vertical_flip = False,
    rescale = None,
    preprocessing_function = None,
    data_format = K.image_data_format(),
)
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  1. featurewise_center:布林值,使輸入資料集去中心化(均值為0), 按feature執行。
  2. samplewise_center:布林值,使輸入資料的每個樣本均值為0。
  3. featurewise_std_normalization:布林值,將輸入除以資料集的標準差以完成標準化, 按feature執行。
  4. samplewise_std_normalization:布林值,將輸入的每個樣本除以其自身的標準差。
  5. zca_whitening:布林值,對輸入資料施加ZCA白化。
  6. rotation_range:整數,資料提升時圖片隨機轉動的角度。隨機選擇圖片的角度,是一個0~180的度數,取值為0~180。
  7. width_shift_range:浮點數,圖片寬度的某個比例,資料提升時圖片隨機水平偏移的幅度。
  8. height_shift_range:浮點數,圖片高度的某個比例,資料提升時圖片隨機豎直偏移的幅度。 height_shift_range和width_shift_range是用來指定水平和豎直方向隨機移動的程度,這是兩個0~1之間的比例。
  9. shear_range:浮點數,剪下強度(逆時針方向的剪下變換角度)。是用來進行剪下變換的程度。
  10. zoom_range:浮點數或形如[lower,upper]的列表,隨機縮放的幅度,若為浮點數,則相當於[lower,upper] = [1 - zoom_range, 1+zoom_range]。用來進行隨機的放大。
  11. channel_shift_range:浮點數,隨機通道偏移的幅度。
  12. fill_mode:‘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
  13. cval:浮點數或整數,當fill_mode=constant時,指定要向超出邊界的點填充的值。
  14. horizontal_flip:布林值,進行隨機水平翻轉。隨機的對圖片進行水平翻轉,這個引數適用於水平翻轉不影響圖片語義的時候。
  15. vertical_flip:布林值,進行隨機豎直翻轉。
  16. rescale: 值將在執行其他處理前乘到整個影象上,我們的影象在RGB通道都是0~255的整數,這樣的操作可能使影象的值過高或過低,所以我們將這個值定為0~1之間的數。
  17. preprocessing_function: 將被應用於每個輸入的函式。該函式將在任何其他修改之前執行。該函式接受一個引數,為一張圖片(秩為3的numpy array),並且輸出一個具有相同shape的numpy array
  18. data_format:字串,“channel_first”或“channel_last”之一,代表影象的通道維的位置。該引數是Keras 1.x中的image_dim_ordering,“channel_last”對應原本的“tf”,“channel_first”對應原本的“th”。以128x128的RGB影象為例,“channel_first”應將資料組織為(3,128,128),而“channel_last”應將資料組織為(128,128,3)。該引數的預設值是~/.keras/keras.json中設定的值,若從未設定過,則為“channel_last”。

例子:

train_datagen = ImageDataGenerator(
    preprocessing_function = preprocess_input,
    rotation_range = 30,
    width_shift_range = 0.2,
    height_shift_range = 0.2,
    shear_range = 0.2,
    zoom_range = 0.2,
    horizontal_flip = True,
)

--------------------- 作者:王不二不二不二 來源:CSDN 原文:https://blog.csdn.net/u012969412/article/details/76796020?utm_source=copy 版權宣告:本文為博主原創文章,轉載請附上博文連結!