Keras：使用flow_from_directory绘制图像增强样本以训练数据

Question

我正在使用Keras flow_from_directory执行数据扩充：

from keras.applications.inception_v3 import preprocess_input
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

batch_size = 32

# Create train generator
train_datagen = ImageDataGenerator(preprocessing_function=preprocess_input, 
                                  rotation_range = 15,
                                  width_shift_range = 0.2,
                                  height_shift_range = 0.2,
                                  shear_range = 10,
                                  brightness_range = (0.8,0.9)) 

train_generator = train_datagen.flow_from_directory(directory = '../input/train/',
                                                    target_size=(299,299),
                                                    color_mode='rgb',
                                                    batch_size=batch_size,
                                                    class_mode='binary', # if not binary, set to categorical
                                                    shuffle = True, seed = 0)

如何绘制示例图像及其数据增强示例？

例如，我的目录是../input/train/cats/和../input/train/dogs/

Answer 1

生成器只会在增强后为您提供img，并非没有

如果您想查看图像之间的差异，我会：

1. 按照字母数字顺序排列名称，以便00001.jpg，00002.jpg .....
2. 使用shuffle = False，batch_size = 1

因此，生成器将按给定顺序生成img。然后，生成器将为您提供的第一个img是00001.jpg的提示，第二个是00002.jpg的提示，依此类推。