这篇教程实现样本数量不均衡批量数据增强 并保存到本地| keras ImageDataGenerator python实例写得很实用，希望能帮到您。
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
path = './66' # 类别子文件夹的上一级，如两个分类，子文件夹分别为0，1，他的上一级文件夹为名称为66。如只是增强0文件夹的样本图片，则1文件夹为空即可。
dst_path = './11'
# 图片生成器
datagen = ImageDataGenerator(
rotation_range=5,
width_shift_range=0.02,
height_shift_range=0.02,
shear_range=0.02,
horizontal_flip=True,
vertical_flip=True,
fill_mode= 'nearest',
zoom_range=0.2
)
gen = datagen.flow_from_directory(
path,
target_size=(120, 120),
batch_size=142,
save_to_dir=dst_path,#生成后的图像保存路径
save_prefix='xx',
save_format='png')
for i in range(17):
gen.next()
使用Keras进行训练模型
实现批量数据增强 | keras ImageDataGenerator使用 |
