我想绘制加载到ImageDataGenrator中的随机图像样本，我该怎么做？？我已经导入了模块，但我不知道如何获取图像 from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
train_datagen = ImageDataGenerator
浏览 19提问于2020-07-17得票数 1
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我试图根据ImageDataGenerator生成的随机数绘制图像，但由于错误，我无法绘制图像。test_datagen = ImageDataGenerator(
test_gen = test_datagen.flow_from_directory，它在上面使用，但是当随机生成的数字很高时，它会给我带来错误。IndexEr
浏览 3提问于2022-03-08得票数 0
我有一个很大的数据集，我想用它来训练一个带有Keras的CNN (太大了，无法将其加载到内存中)。我总是使用ImageDataGenerator.flow_from_dataframe进行训练，因为我的图像分布在不同的目录中，如下所示。datagen = ImageDataGenerator() d
浏览 14提问于2021-10-28得票数 1
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如何将图像数据集随机划分为培训和验证数据集？更具体地说，Keras ImageDataGenerator函数中的ImageDataGenerator参数并不是随机地将图像分割成训练和验证，而是将验证样本从未洗牌的数据集中切片。
浏览 4提问于2020-06-30得票数 2
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我已经让ImageDataGenerator与featurewise_center=True，featurewise_std_normalization=True一起实现了。我把发电机安装到我的训练集(它学到了一些统计数据)并训练我的模型。平安无事。
在完成培训并关闭python之后，如何使用生成器对测试集进行相同的预处理？当我想测试或进一步训练我的模型时，我想把从fit学到的统计数据传递到使用中(在那里，原来的训练集可能不再可用)。
浏览 0提问于2018-08-15得票数 2
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ImageDataGenerator(rotation_range=90)将图像以0到90度之间的随机角度旋转，例如，可以在50到60度之间旋转？
浏览 0提问于2018-04-27得票数 0
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我目前正在处理一个相当大的图像数据集，我使用python中的ImageDataGenerator从tensorflow.keras加载它。由于我的数据分类非常不平衡，我想做一个分层的列车测试分割，以可能达到更高的精度。我知道如何使用ImageDataGenerator进行简单的随机列车测试分割，但我找不到与sklearn中的分层train_test_split相当
浏览 2提问于2022-03-07得票数 3
我正在研究一个图像分类问题，并在Keras中使用数据增强。from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
rotation_range=2,我想知道ImageDataGenerator是否将该转换随机应用于图像修补程序。例如，旋转可以应用于一个图像，而翻转可以应用于另一个<em
浏览 0提问于2018-02-20得票数 2
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我只在灰度(1通道)中执行.jpg图像(值为0,255的值的图像)的二进制训练，我用ImageDataGenerator类加载了这些图像。在本例中，我需要加载1通道.tif图像，其值为，范围从-1000到7000。据我所知，ImageDataGenerator将图像加载到0,255中，这使我丢失了很多信息。有任何方法可以使用
浏览 3提问于2022-05-20得票数 0
我使用下面的代码来训练我的CNN模型发票图像。，我只使用了直立的图像。我所有的图片都像下面的图片：训练结束后，当我想发送像下面这样的图像时，我的模型无法预测其正确的类别。
，以便它可以预测甚至翻转的图像。还是应该在培训数据集中使用手动翻转的图像？
浏览 0提问于2020-04-19得票数 0
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250 images of dogs)---mouse (contains 250 images of mice)from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
浏览 1提问于2021-07-10得票数 0
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我知道图像的数据增强技术。然而，我对如何生成增强的数据有疑问。随机RotationRandom
在Keras中，我们使用ImageDataGenerator来增强图像，而数据被提取用于训练。例如，如果我们有100张图片要开始。然后，ImageDataGenerator
浏览 3提问于2021-01-02得票数 0
我正在训练一个模型，把图像分类成10个不同的标签。要加载数据，我使用ImageDataGenerator。tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
train_datag
浏览 2提问于2021-02-16得票数 0
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我有一个包含所有图像的训练数据集，没有子-directories，这些图像也被命名为随机长I，目标标签存储在另一个带有I和相应标签的文件labels.txt中。如何使用keras实现生成器，将这些图像传递给模型，而无需在ram中加载数据集。有一种方式我认为
对图像名称和标签进行排序，以便我可以使用ImageDataGenerator.flow
浏览 0提问于2018-05-31得票数 2
为了优化我的准确性，我使用了来自Keras的ImageDataGenerator。我想打印数据增强的结果(数据增强前后的图像)。但我不明白如何绘制datagen的结果。这是我的密码： featurewise_center=False, samplewise_centertr
浏览 4提问于2020-06-05得票数 0
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更新:见下面新的一节。很明显有些地方不对劲。：在MatiasValdene格罗的帮助下，我用我的代码修复了一些bug。evaluate_generator的结果(现在71%)和使用predict_cla
浏览 0提问于2018-04-08得票数 1
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我想展示不同的数据增强(随机缩放，旋转和转换)对一个图像的影响。我绘制了来自x_train的第一个图像，但是第二个图似乎没有任何变化。from tensorflow.python.keras.preprocessing.image import ImageDataGeneratorl
浏览 0提问于2019-06-21得票数 1
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我刚接触过keras，在测试了一些带有mnist图像的教程之后，我想用我自己的数据集进行培训。数据是从0到9的数字的.png图像.我将它们分成10个类，每个类分别包含100个数字的.png图像(因此，一个文件夹为0，一个文件夹为1，一个文件夹为2等等)。现在，我想知道如何用python加载图像，以便keras使用它们？
浏览 4提问于2017-10-06得票数 1
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我的图像按标签划分到文件夹中，如下所示： root/ │ ├── class1/ │ ...，我使用带有flow_from_directory的ImageDataGenerator，它只获取图像数据： validation_datagen = ImageDataGenerator(rescalemodel.fit_generator(
train_
浏览 21提问于2019-09-29得票数 1
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