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我了解如何以及为何使用 ImageDataGenerator,但我有兴趣了解 ImageDataGenerator 如何影响我的图像,以便我可以决定我是否选择了足够的自由度来扩充我的数据。我看到我可以迭代来自生成器的图像。我正在寻找一种方法来查看它是原始图像还是修改后的图像,如果是后者,在我正在查看的特定实例中修改了哪些参数。我怎么/怎么能看到这个?
最佳答案
大多数转换(翻转除外)将始终修改输入图像。例如,如果您从源代码中指定了 rotation_range
:
theta = np.pi / 180 * np.random.uniform(-self.rotation_range, self.rotation_range)
随机数不太可能恰好为 0。
没有方便的方法来打印出应用于每个图像的变换量。您必须修改源代码并在 ImageDataGenerator.random_transform()
中添加一些打印功能。
如果您不想接触源代码(例如,在共享机器上),您可以扩展 ImageDataGenerator
并覆盖 random_transform()
。
import numpy as np
from keras.preprocessing.image import *
class MyImageDataGenerator(ImageDataGenerator):
def random_transform(self, x, seed=None):
# these lines are just copied-and-pasted from the original random_transform()
img_row_axis = self.row_axis - 1
img_col_axis = self.col_axis - 1
img_channel_axis = self.channel_axis - 1
if seed is not None:
np.random.seed(seed)
if self.rotation_range:
theta = np.pi / 180 * np.random.uniform(-self.rotation_range, self.rotation_range)
else:
theta = 0
if self.height_shift_range:
tx = np.random.uniform(-self.height_shift_range, self.height_shift_range) * x.shape[img_row_axis]
else:
tx = 0
if self.width_shift_range:
ty = np.random.uniform(-self.width_shift_range, self.width_shift_range) * x.shape[img_col_axis]
else:
ty = 0
if self.shear_range:
shear = np.random.uniform(-self.shear_range, self.shear_range)
else:
shear = 0
if self.zoom_range[0] == 1 and self.zoom_range[1] == 1:
zx, zy = 1, 1
else:
zx, zy = np.random.uniform(self.zoom_range[0], self.zoom_range[1], 2)
transform_matrix = None
if theta != 0:
rotation_matrix = np.array([[np.cos(theta), -np.sin(theta), 0],
[np.sin(theta), np.cos(theta), 0],
[0, 0, 1]])
transform_matrix = rotation_matrix
if tx != 0 or ty != 0:
shift_matrix = np.array([[1, 0, tx],
[0, 1, ty],
[0, 0, 1]])
transform_matrix = shift_matrix if transform_matrix is None else np.dot(transform_matrix, shift_matrix)
if shear != 0:
shear_matrix = np.array([[1, -np.sin(shear), 0],
[0, np.cos(shear), 0],
[0, 0, 1]])
transform_matrix = shear_matrix if transform_matrix is None else np.dot(transform_matrix, shear_matrix)
if zx != 1 or zy != 1:
zoom_matrix = np.array([[zx, 0, 0],
[0, zy, 0],
[0, 0, 1]])
transform_matrix = zoom_matrix if transform_matrix is None else np.dot(transform_matrix, zoom_matrix)
if transform_matrix is not None:
h, w = x.shape[img_row_axis], x.shape[img_col_axis]
transform_matrix = transform_matrix_offset_center(transform_matrix, h, w)
x = apply_transform(x, transform_matrix, img_channel_axis,
fill_mode=self.fill_mode, cval=self.cval)
if self.channel_shift_range != 0:
x = random_channel_shift(x,
self.channel_shift_range,
img_channel_axis)
if self.horizontal_flip:
if np.random.random() < 0.5:
x = flip_axis(x, img_col_axis)
if self.vertical_flip:
if np.random.random() < 0.5:
x = flip_axis(x, img_row_axis)
# print out the trasformations applied to the image
print('Rotation:', theta / np.pi * 180)
print('Height shift:', tx / x.shape[img_row_axis])
print('Width shift:', ty / x.shape[img_col_axis])
print('Shear:', shear)
print('Zooming:', zx, zy)
return x
我只是在函数末尾添加了 5 个 print
。其他行是从原始源代码复制和粘贴的。现在您可以使用它,例如,
gen = MyImageDataGenerator(rotation_range=15,
width_shift_range=0.1,
height_shift_range=0.1,
zoom_range=0.5)
flow = gen.flow_from_directory('data', batch_size=1)
img = next(flow)
并在您的终端上看到这样的信息:
Rotation: -9.185074669096467
Height shift: 0.03791625365979884
Width shift: -0.08398553078553198
Shear: 0
Zooming: 1.40950509832 1.12895574928
关于image-processing - Keras ImageDataGenerator 如何查看修改图像的参数,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/46246063/
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