Keras:可视化 ImageDataGenerator 输出

2024-02-24

我想看看我的 ImageDataGenerator 为我的网络带来了什么。

Edit:
删除了channel_shift_range,不小心将其留在了代码中

发电机

genNorm = ImageDataGenerator(rotation_range=10, width_shift_range=0.1, 
       height_shift_range=0.1, zoom_range=0.1, horizontal_flip=True)

获取批次

batches = genNorm.flow_from_directory(path+'train', target_size=(224,224),
      class_mode='categorical', batch_size=64)

x_batch, y_batch = next(batches)

绘图图像

for i in range (0,32):
    image = x_batch[i]
    plt.imshow(image.transpose(2,1,0))
    plt.show()

Result

发电机输出 https://i.stack.imgur.com/zufrN.png

这是正常现象还是我在这里做错了什么?


奇怪的颜色是由您的频道转换造成的。您真的需要它来增强您的样本吗?值 10(=非常高)真的是您想要的吗?

除此之外:检查生成器产量的另一种可能更有效的方法是设置一个目录save_to_dir(流参数/来自目录功能的流)。您会发现所有已转换并传送到您的拟合/流程功能的图像。

Edit:

在处理或显示图像时,您似乎仍然以某种方式反转图像。我认为原始图像看起来更像是这样的:

将 ImageDataGenerator 的结果保存到目录中,并将它们与您看到的结果进行比较plt.show.

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