Keras之ImageDataGenerator 类

图像预处理

[source]

ImageDataGenerator 类

keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(featurewise_center=False,  
                                             samplewise_center=False, 
                                             featurewise_std_normalization=False, 
                                             samplewise_std_normalization=False, 
                                             zca_whitening=False, 
                                             zca_epsilon=1e-06, 
                                             rotation_range=0, 
                                             width_shift_range=0.0, 
                                             height_shift_range=0.0, 
                                             brightness_range=None, 
                                             shear_range=0.0, 
                                             zoom_range=0.0, 
                                             channel_shift_range=0.0, 
                                             fill_mode='nearest', 
                                             cval=0.0, 
                                             horizontal_flip=False, 
                                             vertical_flip=False, 
                                             rescale=None, 
                                             preprocessing_function=None, 
                                             data_format=None, 
                                             validation_split=0.0, 
                                             dtype=None)
           

通过实时数据增强生成张量图像数据批次。数据将不断循环（按批次）。

参数

• featurewise_center: 布尔值。将输入数据的均值设置为 0，逐特征进行。
• samplewise_center: 布尔值。将每个样本的均值设置为 0。
• featurewise_std_normalization: Boolean. 布尔值。将输入除以数据标准差，逐特征进行。
• samplewise_std_normalization: 布尔值。将每个输入除以其标准差。
• zca_epsilon: ZCA 白化的 epsilon 值，默认为 1e-6。
• zca_whitening: 布尔值。是否应用 ZCA 白化。
• rotation_range: 整数。随机旋转的度数范围。
• width_shift_range: 浮点数、一维数组或整数
  • float: 如果 <1，则是除以总宽度的值，或者如果 >=1，则为像素值。
  • 1-D 数组: 数组中的随机元素。
  • int: 来自间隔

    (-width_shift_range, +width_shift_range)

    之间的整数个像素。

  • width_shift_range=2

    时，可能值是整数

    [-1, 0, +1]

    ，与

    width_shift_range=[-1, 0, +1]

    相同；而

    width_shift_range=1.0

    时，可能值是

    [-1.0, +1.0)

    之间的浮点数。
• height_shift_range: 浮点数、一维数组或整数
  • float: 如果 <1，则是除以总宽度的值，或者如果 >=1，则为像素值。
  • 1-D array-like: 数组中的随机元素。
  • int: 来自间隔

    (-height_shift_range, +height_shift_range)

    之间的整数个像素。

  • height_shift_range=2

    时，可能值是整数

    [-1, 0, +1]

    ，与

    height_shift_range=[-1, 0, +1]

    相同；而

    height_shift_range=1.0

    时，可能值是

    [-1.0, +1.0)

    之间的浮点数。
• shear_range: 浮点数。剪切强度（以弧度逆时针方向剪切角度）。
• zoom_range: 浮点数 或

  [lower, upper]

  。随机缩放范围。如果是浮点数，

  [lower, upper] = [1-zoom_range, 1+zoom_range]

  。
• channel_shift_range: 浮点数。随机通道转换的范围。
• fill_mode: {"constant", "nearest", "reflect" or "wrap"} 之一。默认为 'nearest'。输入边界以外的点根据给定的模式填充：
  • 'constant': kkkkkkkk|abcd|kkkkkkkk (cval=k)
  • 'nearest': aaaaaaaa|abcd|dddddddd
  • 'reflect': abcddcba|abcd|dcbaabcd
  • 'wrap': abcdabcd|abcd|abcdabcd
• cval: 浮点数或整数。用于边界之外的点的值，当

  fill_mode = "constant"

  时。
• horizontal_flip: 布尔值。随机水平翻转。
• vertical_flip: 布尔值。随机垂直翻转。
• rescale: 重缩放因子。默认为 None。如果是 None 或 0，不进行缩放，否则将数据乘以所提供的值（在应用任何其他转换之前）。
• preprocessing_function: 应用于每个输入的函数。这个函数会在任何其他改变之前运行。这个函数需要一个参数：一张图像（秩为 3 的 Numpy 张量），并且应该输出一个同尺寸的 Numpy 张量。
• data_format: 图像数据格式，{"channels_first", "channels_last"} 之一。"channels_last" 模式表示图像输入尺寸应该为

  (samples, height, width, channels)

  ，"channels_first" 模式表示输入尺寸应该为

  (samples, channels, height, width)

  。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"。
• validation_split: 浮点数。Float. 保留用于验证的图像的比例（严格在0和1之间）。
• dtype: 生成数组使用的数据类型。