图像预处理ImageDataGenerator() 要掌握哪些东西？
来源：8-4 实战（一）
weixin_慕慕5408511
2022-10-30
def init(self,
featurewise_center=False,
samplewise_center=False,
featurewise_std_normalization=False,
samplewise_std_normalization=False,
zca_whitening=False,
zca_epsilon=1e-6,
rotation_range=0,
width_shift_range=0.,
height_shift_range=0.,
brightness_range=None,
shear_range=0.,
zoom_range=0.,
channel_shift_range=0.,
fill_mode=‘nearest’,
cval=0.,
horizontal_flip=False,
vertical_flip=False,
rescale=None,
preprocessing_function=None,
data_format=None,
validation_split=0.0,
dtype=None):
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1回答
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WeishunFu
2022-11-03
# from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
# datagen = ImageDataGenerator(
# rotation_range=40,#随即旋转角度数范围
# width_shift_range=0.2,#随即宽度偏移量
# height_shift_range=0.2,#随即高度偏移量
# rescale=1./255,#所有数据集将乘以该数值
# shear_range=0.2,
# zoom_range=0.2,#随机缩放的范围 -> [1-n,1+n]
# horizontal_flip=True,#是否随机水平翻转
# fill_mode='nearest')
#
# data_generator = datagen.flow_from_directory('./datas/train', target_size=(224,224), batch_size=32)
# 该函数可以增强图片数据，需要fit函数来对指定的数据进行增强，这里要求是四维数据（图片张数，图片长度，图片宽度，灰度），先reshape为四维数据然后调用fit函数10
