keras入门 --- Data augmentation(数据扩充)

在深度学习中，我们经常需要用到一些技巧(比如将图片进行旋转，翻转等)来进行data augmentation, 来减少过拟合。 在本文中，我们将主要介绍如何用深度学习框架keras来自动的进行data augmentation。

现在让我们来看一个例子：

@requires_authorizationfrom keras.preprocessing.image import ImageDataGeneratordatagen = ImageDataGenerator(        rotation_range=40,        width_shift_range=0.2,        height_shift_range=0.2,        rescale=1./255,        shear_range=0.2,        zoom_range=0.2,        horizontal_flip=True,        fill_mode='nearest'，        cval=0,        channel_shift_range=0,        horizontal_flip=False,        vertical_flip=False,        rescale=None)

参数

• rotation_range：整数，数据提升时图片随机转动的角度
• width_shift_range：浮点数，图片宽度的某个比例，数据提升时图片水平偏移的幅度`
• height_shift_range：浮点数，图片高度的某个比例，数据提升时图片竖直偏移的幅度
• rescale: 重放缩因子,默认为None. 如果为None或0则不进行放缩,否则会将该数值乘到数据上(在应用其他变换之前)
• shear_range：浮点数，剪切强度（逆时针方向的剪切变换角度）
• zoom_range：浮点数或形如[lower,upper]的列表，随机缩放的幅度，若为浮点数，则相当于[lower,upper] = [1 - zoom_range, 1+zoom_range]
• fill_mode：‘constant’‘nearest’，‘reflect’或‘wrap’之一，当进行变换时超出边界的点将根据本参数给定的方法进行处理
• cval：浮点数或整数，当fill_mode=constant时，指定要向超出边界的点填充的值
• channel_shift_range: Float. Range for random channel shifts.
• horizontal_flip：布尔值，进行随机水平翻转
• vertical_flip：布尔值，进行随机竖直翻转
• rescale: 重放缩因子,默认为None. 如果为None或0则不进行放缩,否则会将该数值乘到数据上(在应用其他变换之前

下面我们使用这个工具来生成图片，并将它们保存在一个临时文件夹中

from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator, array_to_img, img_to_array, load_imgdatagen = ImageDataGenerator(        rotation_range=40,        width_shift_range=0.2,        height_shift_range=0.2,        shear_range=0.2,        zoom_range=0.2,        horizontal_flip=True,        fill_mode='nearest')img = load_img('data/cat.jpg')  # 这是一个PIL图像x = img_to_array(img)  # 把PIL图像转换成一个numpy数组，形状为(3, 150, 150)x = x.reshape((1,) + x.shape)  # 这是一个numpy数组，形状为 (1, 3, 150, 150)# 下面是生产图片的代码# 生产的所有图片保存在 `preview/` 目录下i = 0for batch in datagen.flow(x, batch_size=1,                          save_to_dir='preview', save_prefix='cat', save_format='jpeg'):    i += 1    if i > 50:        break  # 否则生成器会退出循环

flow函数定义

flow(self, X, y, batch_size=32, shuffle=True, seed=None, save_to_dir=None, save_prefix=”, save_format=’jpeg’)：接收numpy数组和标签为参数,生成经过数据提升或标准化后的batch数据,并在一个无限循环中不断的返回batch数据.

参数

• X：样本数据，秩应为4.在黑白图像的情况下channel轴的值为1，在彩色图像情况下值为3
• y：标签
• batch_size：整数，默认32
• shuffle：布尔值，是否随机打乱数据，默认为True
• save_to_dir：None或字符串，该参数能让你将提升后的图片保存起来，用以可视化
• save_prefix：字符串，保存提升后图片时使用的前缀, 仅当设置了save_to_dir时生效
• save_format：”png”或”jpeg”之一，指定保存图片的数据格式,默认”jpeg”
• yields:形如(x,y)的tuple,x是代表图像数据的numpy数组.y是代表标签的numpy数组.该迭代器无限循环.
• seed: 整数,随机数种子

下图是原始图片：

下图是生产的50张图片：

源代码 [ code]

更多关于keras 图片生成器的部分详见 [ ImageDataGenerator ]