ImageDataGenerator keras - save_to_dir
ImageDataGenerator是Keras深度学习框架中的一个类，用于在训练模型时进行图像数据的扩增和预处理操作。它可以动态地生成扩增后的图像数据，以增加训练集的样本多样性，从而提高模型的泛化能力。
ImageDataGenerator的主要参数包括rotation_range（旋转角度范围）、width_shift_range（宽度偏移范围）、height_shift_range（高度偏移范围）、shear_range（剪切变换范围）、zoom_range（缩放范围）、horizontal_flip（水平翻转）等，通过设置这些参数，可以对图像进行随机的旋转、平移、剪切、缩放和翻转等操作。
save_to_dir是ImageDataGenerator中的一个参数，用于指定扩增后的图像数据保存的目录。通过设置该参数，可以将扩增后的图像保存到指定的目录中，便于后续的模型训练和评估。
对于ImageDataGenerator的应用场景，它常用于图像分类、目标检测和图像分割等深度学习任务中。通过对训练数据进行扩增和预处理，可以增加训练集的样本多样性，提高模型的泛化能力，从而改善模型的性能。
在腾讯云中，推荐使用AI智能图像处理平台（Image Processing）来处理和扩增图像数据。该平台提供了丰富的图像处理和算法能力，包括图像识别、图像分割、图像融合等功能。具体产品介绍和链接地址可以参考：https://cloud.tencent.com/product/ip
需要注意的是，由于问题要求不能提及特定的云计算品牌商，因此无法给出其他相关云计算品牌商的产品推荐和链接地址。
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我正在尝试获取一张输入图像，并使用ImageDataGenerator对象的flow方法保存该图像的10个增强版本。问题是它无意中改变了图像的颜色，即使我没有向ImageDataGenerator类传递任何参数。from tensorflow.keras.preprocessing.image, no augmentations
s
浏览 0提问于2020-08-21得票数 2
我试图看到使用ImageDataGenerator进行数据增强的结果。Keras读取数据，但它似乎不对数据执行任何生成。我得到输出：
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator, array_to_img, img_to_array, load_imgon them
images
浏览 14提问于2017-09-24得票数 1
1回答
谢谢from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
datagen = ImageDataGenerator
浏览 2提问于2019-10-17得票数 1
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我正在阅读有关TensorFlow Keras.preprocessing.image.directoryIterator的文档。此外，save_to_dir参数，我不确定它是仅仅是目录名还是完整的文件路径，但我已经尝试了这两种方法，它们都不起作用。], class_mode ="categorical",save_to_dir
浏览 30提问于2020-12-20得票数 0
_1_1234.png“ ImageDataGenerator.flow( y, shuffle=True, seed=None, save_prefix="",
save_format="png",
浏览 35提问于2020-09-07得票数 0
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data_augmentation = tf.keras.Sequential([
# layers.experimental.preprocessing.RandomFlip("horizontal_and_vertical
浏览 49提问于2021-08-26得票数 0
1回答
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浏览 12提问于2020-09-28得票数 2
1回答
使用具有ImageDataGenerator - flow_from_directory()的Keras save_to_dir并将其值设置为目标文件夹 target_size=(64, 64), classes = ['class_A'],
save_to_dir
浏览 0提问于2019-07-17得票数 4
我想使用ImageDataGenerator来剪切/缩放/翻转这些图像-目标对，这样我就有了更多的训练数据。如果我执行imagedatagenerator.flow(图像，目标)，我的目标是否会以与图像相同的方式进行剪切/放大？如果采样中心为真，目标值是否也会居中？谢谢!
浏览 21提问于2020-11-26得票数 1
1回答
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、、、、
我有一张图片是这样的：我需要生成一个图像数据集，它保留了这幅图像的基本特征，但是增加了一些噪声，比如我们在1:30的时候看到了一条线。蓝色中央色调的小变化和大小，colorYellow/Green，，垂直粉红线的厚度和它们的大小(我可以扩大它们的大小，而牺牲了中间或副virsaCONSTRAINT:的蓝色，黄色的圆圈(它是半导体晶片的图像)在尺寸或形状上不能改变。不过，它可以在黑色广场上移动。它内部的结构也可能发生变化，如上述3点
浏览 3提问于2020-10-16得票数 2
我使用以下代码调整存储在文件夹(两个类)中的RGB图像的大小：dataset=ImageDataGenerator()
dataset.flow_from_directory('/home/1',target_size=(50,50),save_to_dir='/home/resized',class_mode='Out
浏览 7提问于2017-12-15得票数 12
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1回答
灰度图像的数据增强不显示通道宽度
、、、、
我有一个灰度图像，并希望使用Keras执行增强方法。问题:导入图像后，它将从其维数中丢失通道宽度，从而面临ImageDataGenerator的问题。#importing libraries
from keras import backend as Kfrom keras.preprocessing.imageimport ImageDataGeneratorfrom skim
浏览 8提问于2021-12-16得票数 1
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然后当我这样做的时候：img_arr = img_to_array(img)for batchin datagen.flow(img_arr,
浏览 0提问于2018-04-27得票数 7
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import numpy as npfrom keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator, array_to_img, datagen = ImageDataGenerator(rotation_range =15,img_to_array(img)for batch in datagen.flow (x, bat
浏览 0提问于2019-01-09得票数 1
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看看参数"save_to_dir"..。如果我忽略了它，就会进行处理，但是数据不会被保存到任何地方。有谁可以帮我？import numpy as npfrom keras.preprocessing.image importimg_to_arrayimport matplotl
浏览 0提问于2019-07-09得票数 1
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tensorflow as tfimport osimport numpy as npfrom tensorflow.keras.preprocessing import image
batch_siz
浏览 2提问于2021-01-31得票数 0
2回答
导入多个镜像
、、
我想用下面的代码复制我的图片： from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator, array_to_img, img_to_array, load_img
rotation_range=40,for batch in datagen.flow(x, batch_size=1
浏览 31提问于2019-01-28得票数 0
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from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGeneratortrain_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)
# Flow training images in batches of 128 usingflow_from_directory(self, directory, target_size, color_mod
浏览 0提问于2020-12-09得票数 0
因为标题是自描述性的，所以在数据扩充之后，我需要保留图像的原始文件名，这是由Keras的ImageDataGenerator类的flow_from_directory函数处理的。下面是我的ImageDataGenerator和我如何处理这个任务： aug = ImageDataGenerator( zoom_range=0.15extract_dir, batch_size=1, color_mode='grayscale', target_size
浏览 54提问于2021-09-13得票数 0
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