Question

我正在编写一个用于图像分割的网络。我有我的ImageDataGenerator用于遮罩（它们是仅包含0和255作为值的黑白图像的RGB图像），即：

train_mask_data_gen = ImageDataGenerator(rotation_range=10,
                                         width_shift_range=10,
                                         height_shift_range=10,
                                         zoom_range=0.3,
                                         horizontal_flip=True,
                                         vertical_flip=True,
                                         fill_mode='nearest',#interpolation used for augmenting the image
                                         cval=0,
                                         rescale=1./255)

和flow_from_directory：

train_mask_gen = train_mask_data_gen.flow_from_directory(os.path.join(training_dir, 'masks'),
                                                     target_size=(img_h, img_w),
                                                     batch_size=bs,
                                                     class_mode=None, # Because we have no class subfolders in this case
                                                     shuffle=True,
                                                     interpolation='nearest',#interpolation used for resizing
                                                     #color_mode='grayscale',
                                                     seed=SEED)

代码工作正常，唯一的问题是，当我将数据增强应用到蒙版时，我将不再具有二进制图像，但是我得到的值介于0到1（归一化）之间。例如，如果我打印输出矩阵（图像），则会得到以下内容：

 [[0.         0.         0.        ]


[0.         0.         0.        ]
   [0.         0.         0.        ]
   ...
   [1.         1.         1.        ]
   [1.         1.         1.        ]
   [1.         1.         1.        ]]

  ...

  [[0.         0.         0.        ]
   [0.3457849  0.3457849  0.3457849 ]
   [1.         1.         1.        ]
   ...
   [0.         0.         0.        ]
   [0.         0.         0.        ]
   [0.         0.         0.        ]]

其中也包含那些由于扩充而产生的“额外”值。如果我不进行任何扩充，我将获得所需的二进制图像。

如何将演员表嵌入整数？（为了获得只有0或1的值）我尝试使用dtype=int中的ImageDataGenerator字段，但是它什么也没做，我一直得到相同的结果。

Answer 1

将dtype参数设置为'uint8'对我有用：

原文：

datagen = ImageDataGenerator(dtype = 'float32')
val_set = datagen.flow_from_directory(data_dir, batch_size=1, target_size = (257,144))

输出：

[[[ 52.  58.  61.]
[ 53.  53.  61.]
[ 54.  57.  66.]
...
[  5.  12.   0.]
[ 19.  26.  12.]
[  1.  15.   0.]]]

新功能：

datagen = ImageDataGenerator(dtype = 'uint8')
val_set = datagen.flow_from_directory(data_dir, batch_size=1, target_size = (257,144))

输出：

   [[[ 52  58  61]
   [ 53  53  61]
   [ 54  57  66]
   ...
   [  5  12   0]
   [ 19  26  12]
   [  1  15   0]]]

Answer 2

Keras文档确实建议正确设置Dtype，因此可能是一个错误...您可以做的一件事是自己包装Keras生成器并正确进行转换：

# quick stand in for a Keras image generator...
def img_gen():
    for i in range(3):
        yield np.random.rand(1, 2, 3) + 0.5


def int_gen(gen):
    for i in gen:
        yield i.astype(np.uint8)


for i in img_gen():
    print(i)


for i in int_gen(img_gen()):
    print(i)

输出：

...
[[[0.53385283 1.47129752 0.98338025]
  [0.56875012 1.19955292 0.90370756]]]
[[[1.03524687 0.66555768 1.08211682]
  [1.23256381 0.84470396 0.53269755]]]
[[[0.76095154 1.15223349 0.86353093]
  [0.63276903 0.74591046 0.50097586]]]


[[[1 1 0]
  [0 0 1]]]
[[[1 1 0]
  [1 1 1]]]
[[[1 1 0]
  [1 1 0]]]

投放ImageDataGenerator数据输出

2 个答案: