Question

我想使用ImageDataGeneator增加（增强）我拥有的图像数量（50张）。

我找到了以下代码，但是每次只能增加一个图像（一个文件）。我是python的新手，所以，如果有其他更简单的方法可以一次自动增加50张图像并将结果保存在新文件夹中

import numpy as np
import keras
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator, array_to_img, 
img_to_array, load_img
datagen = ImageDataGenerator(rotation_range =15, 
                         width_shift_range = 0.2, 
                         height_shift_range = 0.2,  
                         rescale=1./255, 
                         shear_range=0.2, 
                         zoom_range=0.2, 
                         horizontal_flip = True, 
                         fill_mode = 'nearest', 
                         data_format='channels_last', 
                         brightness_range=[0.5, 1.5])

# This is my problem, It loads only one file, and i am searching for an 
automated method to load number of files together and save them in 
another folder. 

img = load_img(r"C:\Users\user 1\Pictures\people_1\1.jpg")

x = img_to_array(img)
x = x.reshape((1,) + x.shape)

i = 0
for batch in datagen.flow (x, batch_size=1, save_to_dir =r'C:\Users\user 
1\Pictures\people_1\preview', save_prefix ='people2', save_format='jpg'):
    i+=1
    if i>10:
        break

以上代码的预期结果是从1.jpg主文件中提取了10张增强图像，而我还有另外50个文件，我正在寻找一种更快的方法来在一个代码中将它们全部增强

Answer 1

我认为可以完成工作：

dataset=ImageDataGenerator()
generator = dataset.flow_from_directory('/folder/of/photos',target_size=(110,110),save_to_dir='/folder/to/save/photos',class_mode='binary',save_prefix='N',save_format='jpeg',batch_size=10)

for inputs,outputs in generator:
  continue

Answer 2

我认为您可以循环分析每个图像。每次只看一张图像，但是您只需要执行一次代码。首先，您可以使用Python方法 os.listdir（）。此方法将返回档案的所有名称和相应的扩展名。之后，您可以构造一个循环，以便所有名称都已被读取。看看：

import numpy as np
import keras
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator, array_to_img, 
img_to_array, load_img
import os

datagen = ImageDataGenerator(rotation_range =15, 
                     width_shift_range = 0.2, 
                     height_shift_range = 0.2,  
                     rescale=1./255, 
                     shear_range=0.2, 
                     zoom_range=0.2, 
                     horizontal_flip = True, 
                     fill_mode = 'nearest', 
                     data_format='channels_last', 
                     brightness_range=[0.5, 1.5]) 

imgs = os.listdir(<path_50_imgs>)

for img in imgs:
    img=cv2.imread(<path_50_imgs>+"\\"+img)
    x = img_to_array(img)
    x = x.reshape((1,) + x.shape)

    i = 0
    for batch in datagen.flow (x, batch_size=1, save_to_dir =r'C:\\Users\\user1\\Pictures\\people_1\\preview', save_prefix ='people2', save_format='jpg'):
        i+=1
        if i>10:
            break

如何在ImageDataGenerator增强中增强多个图像？

2 个答案: