ImageDataGenerator keras - save_to_dir - 腾讯云开发者社区

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深度学习搞CV？图像数据不足咋办？看这里！

一.大杀气之keras ImageDataGenerator from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator ImageDataGenerator...()是keras.preprocessing.image模块中的图片生成器，同时也可以在batch中对数据进行增强，扩充数据集大小，增强模型的泛化能力。...keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator( featurewise_center=False,...merge改变通道排布方式这里，且看单幅图像的增强代码（建议去下载仔细看，往后看，有方式）： import os from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator...批处理部分train_label，14是文件名 Github地址：https://github.com/QianLingjun/Keras_image_aug

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ImageDataGenerator

一、ImageDataGenerator类的定义以及构造函数的参数详解 1.1 ImageDataGenerator类的简单介绍 class ImageDataGenerator(object): "...简单来说就是：ImageDataGenerator()是keras.preprocessing.image模块中的图片生成器，可以每一次给模型“喂”一个batch_size大小的样本数据，同时也可以在每一个批次中对这...默认为在 Keras 配置文件 ~/.keras/keras.json 中的 image_data_format 值。如果你从未设置它，那它就是 "channels_last"。...保存图片的文件名前缀（仅当 save_to_dir 设置时可用）。 save_format: "png", "jpeg" 之一（仅当 save_to_dir 设置时可用）。默认："png"。...保存图片的文件名前缀（仅当 save_to_dir 设置时可用）。 save_format: "png", "jpeg" 之一（仅当 save_to_dir 设置时可用）。默认："png"。

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深度学习CV？图像数据不足咋办？看这里

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【TensorFlow2.0】数据读取与使用方式

这个步骤虽然看起来比较复杂，但在TensorFlow2.0的高级API Keras中有个比较好用的图像处理的类ImageDataGenerator，它可以将本地图像文件自动转换为处理好的张量。...接下来我们通过代码来解释如何利用Keras来对数据预处理，完整代码如下： from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator...，即下面代码： from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator ImageDataGenerator是tensorflow.keras.preprocessing.image...ImageDataGenerator中有众多的参数，如下： tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator( featurewise_center=...save_to_dir：None或字符串，该参数能让你将数据增强后的图片保存起来，用以可视化。

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keras doc 9 预处理等

图片预处理图片生成器ImageDataGenerator keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(featurewise_center=False,...round：若设augment=True，确定要在数据上进行多少轮数据提升，默认值为1 flow(self, X, y, batch_size=32, shuffle=True, seed=None, save_to_dir...生成经过数据提升或标准化后的batch数据,并在一个无限循环中不断的返回batch数据 X：数据 y：标签 batch_size：整数，默认32 shuffle：布尔值，是否随机打乱数据，默认为True save_to_dir...：None或字符串，该参数能让你将提升后的图片保存起来，用以可视化 save_prefix：字符串，保存提升后图片时使用的前缀, 仅当设置了save_to_dir时生效 save_format："png...: None或字符串，该参数能让你将提升后的图片保存起来，用以可视化 save_prefix：字符串，保存提升后图片时使用的前缀, 仅当设置了save_to_dir时生效 save_format："png

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数据预处理-对图片扩展的处理方法

Keras非常便捷的提供了图片预处理的类--ImageDataGenerator 可以用这个图片生成器生成一个batch周期内的数据，它支持实时的数据扩展，训练的时候会无限生成数据，一直到达设定的epoch...from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator, load_img, img_to_array from glob import glob...import matplotlib.pyplot as plt import cv2 import numpy as np # 图片生成器 datagen = ImageDataGenerator...channels)，第一个参数为batch_size # 这里人工设置停止生成，并保存图片用于可视化 i = 0 for batch in datagen.flow(x,batch_size=1,save_to_dir...epochs=50, validation_data=validation_generator, validation_steps=800) 参考资料： Keras

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关于深度学习系列笔记十三（使用预训练的卷积神经网络）

from keras.applications import VGG16 from keras.utils.vis_utils import plot_model #下载VGG16模型训练数据 conv_base...import os import numpy as np from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator #定义相关路径 base_dir...batch_size: batch数据的大小,默认32 # shuffle: 是否打乱数据,默认为True # seed: 可选参数,打乱数据和进行变换时的随机数种子 # save_to_dir...: None或字符串，该参数能让你将提升后的图片保存起来，用以可视化 # save_prefix：字符串，保存提升后图片时使用的前缀, 仅当设置了save_to_dir时生效 #...import models from keras import layers from keras import optimizers #以定义你的密集连接分类器（注意要使用dropout 正则化）

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毕业设计So Easy：卷积神经网络实现中药材识别系统APP

imagenet’代表加载预训练权重 # input_tensor：可填入Keras tensor作为模型的图像输入tensor # input_shape：可选，仅当include_top=False...\\' # 使用数据增强 train_datagen = keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator( rescale=1. / 255,...) test_datagen = keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator( preprocessing_function=keras.applications.xception.preprocess_input...) train_generator = train_datagen.flow_from_directory( dataset_dir, save_to_dir=img_save_to_dir...class_mode='categorical') validation_generator = test_datagen.flow_from_directory( dataset_dir, save_to_dir

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看我七十二变，Keras Image Data Augmentation 各参数详解

AI科技评论按，本文作者Professor ho，该文首发于知乎专栏Keras花式工具箱，AI科技评论获其授权转载。...图像深度学习任务中，面对小数据集，我们往往需要利用Image Data Augmentation图像增广技术来扩充我们的数据集，而keras的内置ImageDataGenerator很好地帮我们实现图像增广...本文针对Keras中ImageDataGenerator的各项参数数值的效果进行了详细解释，为各位深度学习研究者们提供一个参考。...我们先来看看ImageDataGenerator的官方说明（https://keras.io/preprocessing/image/）: keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator...batch_size=1, shuffle=False, save_to_dir

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一文解决图片数据集太少的问题：详解KerasImageDataAugmentation各参数

本文针对Keras中ImageDataGenerator的各项参数数值的效果进行了详细解释，为各位深度学习研究者们提供一个参考。...我们先来看看ImageDataGenerator的官方说明（https://keras.io/preprocessing/image/） keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator...很抱歉的是，本人使用keras的官方演示代码(https://keras.io/preprocessing/image/)，并没有复现出zca_whitening的效果，当我的图片resize成224×...图17 应该是在保存到本地的时候，keras把图像像素值恢复为原来的尺度了，在内存中查看则不会。...batch_size=1, shuffle=False, save_to_dir

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Keras Image Data Augmentation 各参数详解

图像深度学习任务中，面对小数据集，我们往往需要利用Image Data Augmentation图像增广技术来扩充我们的数据集，而keras的内置ImageDataGenerator很好地帮我们实现图像增广...本文针对Keras中ImageDataGenerator的各项参数数值的效果进行了详细解释，为各位深度学习研究者们提供一个参考。...我们先来看看ImageDataGenerator的官方说明（http://t.cn/RY0zeN3）: keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(featurewise_center...图17 应该是在保存到本地的时候，keras把图像像素值恢复为原来的尺度了，在内存中查看则不会。...batch_size=1, shuffle=False, save_to_dir

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使用数据增强技术提升模型泛化能力

通常不需要，比如keras就提供了批量处理图片变形的方法。...keras中的数据增强方法 keras中提供了ImageDataGenerator类，其构造方法如下： ImageDataGenerator(featurewise_center=False, samplewise_center...完整的参数说明请参考keras文档。...image = load_img(args["image"]) image = img_to_array(image) image = np.expand_dims(image, axis=0)aug = ImageDataGenerator...0.2, horizontal_flip=True, fill_mode="nearest")aug.fit(image)imageGen = aug.flow(image, batch_size=1, save_to_dir

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图像增强︱window7+opencv3.2+kerastheano简单应用(函数解读)

: No module named tensorflow 因为，keras默认后端是给tensorflow，打开C:\Users\当前用户名.keras,修改文件夹内的keras.json文件如下...中文文档-图片预处理》： from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator, array_to_img, img_to_array, load_img...# 主要的增强函数 datagen = ImageDataGenerator( rotation_range=0.2, # 整数，旋转范围, 随机旋转(0-180)度...= 0 for batch in datagen.flow(x, batch_size=1, save_to_dir...存放文件名字 save_format='jpg'): i += 1 if i > 20: break 其中： ImageDataGenerator

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实际应用效果不佳？来看看提升深度神经网络泛化能力的核心技术（附代码）

Keras 有许多可提高实验速度的内置方法和类。在 Keras 中，我们有一个 ImageDataGenerator类，它为图像增强提供了多个选项。...keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator()参数：featurewise_center: 布尔值。将输入数据的均值设置为 0，逐特征进行。...基于 TensorFlow 的数据增强如果要基于 TensorFlow 实现数据增强，示例代码如下：from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator...x.reshape((1,) + x.shape)i = 0### 基于数据增强构建25张图片并存入aug_img文件夹for batch in datagen.flow(x, batch_size=1, save_to_dir...参考资料 Keras：https://keras.io/ ImageDataGenerator：https://keras.io/zh/preprocessing/image/ AI垂直领域工具库速查表

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基于vision-ml模型训练框架改造以及实际场景应用识别弹窗

所以我最后的固定的版本 Python3.7.9 Keras==2.2.4 numpy==1.21.4 tensorflow==1.15.2 scikit-learn==1.0.1 scipy==1.7.3...import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D...from keras import backend as K from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator from sklearn.model_selection...x.append(img) x = np.asarray(x, np.float32) data_gen = ImageDataGenerator...fill_mode='nearest', data_format='channels_last') for _ in data_gen.flow(x, batch_size=1, save_to_dir

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轻松使用TensorFlow进行数据增强

我们不希望它能解决我们所有的小数据问题，但是它可以在许多情况下有效，并且可以通过将其作为一种全面的模型训练方法的一部分，或者与另一种数据集扩展技术（例如，转移学习） TensorFlow中的图像增强在TensorFlow中，使用ImageDataGenerator...这些转换是在内存中执行的，因此不需要其他存储（尽管save_to_dir如果需要，该参数可用于将增强的图像保存到磁盘）。...如果您正在使用TensorFlow，则可能已经使用了ImageDataGenerator简单的方法来缩放现有图像，而没有进行任何其他扩充。可能看起来像这样： ?...ImageDataGenerator执行增强的更新可能如下所示： ? 这是什么意思呢？...vertical_flip-布尔值，用于垂直随机翻转图像；在上面的例子中为真 fill_mode-根据“常数”，“最近”，“反射”或“环绕”填充输入边界之外的点；在以上示例中最接近然后，您可以使用该ImageDataGenerator

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TensorFlow 基础学习 - 4 (重点是调参)

让我们设置训练数据生成器(ImageDataGenerator)，它将读取源文件夹中的图片，将它们转换为float32多维数组，并将图像数据(连同它们的标签)反馈给神经元网络。...在Keras中，可以通过keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator类使用rescale参数来实现归一化。...通过ImageDataGenerator类的.flow(data, labels)或.flow_from_directory(directory)，可以创建生成器。...from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator train_datagen = ImageDataGenerator...import ImageDataGenerator from tensorflow.keras.optimizers import RMSprop train_datagen = ImageDataGenerator

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《高效迁移学习：Keras与EfficientNet花卉分类项目全解析》

import EfficientNetB0 from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator 4.2 牛津花卉数据集处理...数据路径配置 train_dir = 'flower_photos/train' val_dir = 'flower_photos/validation' # 数据增强配置 train_datagen = ImageDataGenerator...train_dir, target_size=(224, 224), batch_size=32, class_mode='categorical') val_generator = ImageDataGenerator...import tensorflow as tf from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator from tensorflow.keras...# 数据路径配置 base_dir = 'flower_photos' # 包含所有花卉的主文件夹路径 # 数据生成器配置（简化） train_datagen = ImageDataGenerator

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指南：使用Keras和TensorFlow探索数据增强

将扩充后的数据存储在内存中既不实际也不高效，这就是Keras的Image Data Generator类（也包含在TensorFlow的高级API：tensorflow.keras中）发挥作用的地方。...from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator from matplotlib.pyplot import imread...1.Rotation data_generator = ImageDataGenerator(rotation_range=90) plot(data_generator) ?...5.Shear Intensity data_generator = ImageDataGenerator(shear_range=45.0) plot(data_generator) ?...6.Zoom data_generator = ImageDataGenerator(zoom_range=[0.5, 1.5]) plot(data_generator) ?

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Keras图像数据预处理范例——Cifar2图片分类

本文将以Cifar2数据集为范例，介绍Keras对图片数据进行预处理并喂入神经网络模型的方法。...我们将重点介绍Keras中可以对图片进行数据增强的ImageDataGenerator工具和对内存友好的训练方法fit_generator的使用。让我们出发吧！...2，数据增强利用keras中的图片数据预处理工具ImageDataGenerator我们可以轻松地对训练集图片数据设置旋转，翻转，缩放等数据增强。...from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator train_dir = 'cifar2_datasets/train' test_dir...二，构建模型 from keras import models,layers,optimizers from keras import backend as K K.clear_session()

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深度学习搞CV？图像数据不足咋办？看这里！

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【TensorFlow2.0】数据读取与使用方式

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数据预处理-对图片扩展的处理方法

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看我七十二变，Keras Image Data Augmentation 各参数详解

一文解决图片数据集太少的问题：详解KerasImageDataAugmentation各参数

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使用数据增强技术提升模型泛化能力

图像增强︱window7+opencv3.2+kerastheano简单应用(函数解读)

实际应用效果不佳？来看看提升深度神经网络泛化能力的核心技术（附代码）

基于vision-ml模型训练框架改造以及实际场景应用识别弹窗

轻松使用TensorFlow进行数据增强

TensorFlow 基础学习 - 4 (重点是调参)

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