Keras flowFromDirectory在生成文件名时获取文件名

Question

是否可以获取使用加载的文件名flow_from_directory？我有 :

datagen = ImageDataGenerator(
    rotation_range=3,
#     featurewise_std_normalization=True,
    fill_mode='nearest',
    width_shift_range=0.2,
    height_shift_range=0.2,
    horizontal_flip=True
)

train_generator = datagen.flow_from_directory(
        path+'/train',
        target_size=(224, 224),
        batch_size=batch_size,)

我有一个自定义生成器用于我的多输出模型,如:

a = np.arange(8).reshape(2, 4)
# print(a)

print(train_generator.filenames)

def generate():
    while 1:
        x,y = train_generator.next()
        yield [x] ,[a,y]

节点,此刻我正在a为实际训练生成随机数,我希望加载一个json包含我的图像的边界框坐标的文件.为此,我需要获取使用train_generator.next()方法生成的文件名.在我有了之后,我可以加载文件,解析json并传递它而不是a.x变量的排序和我得到的文件名列表也是必须的.

Answer 1

是的,至少在版本2.0.4(不知道早期版本)是可能的.

实例ImageDataGenerator().flow_from_directory(...)具有一个属性,filenames其中包含生成器生成它们的顺序中的所有文件的列表以及属性batch_index.所以你可以这样做:

datagen = ImageDataGenerator()
gen = datagen.flow_from_directory(...)

在生成器的每次迭代中,您都可以获得相应的文件名,如下所示:

for i in gen:
    idx = (gen.batch_index - 1) * gen.batch_size
    print(gen.filenames[idx : idx + gen.batch_size])

这将为您提供当前批次中图像的文件名.

Answer 2

您可以创建一个非常小的子类，image, file_path通过继承来返回元组DirectoryIterator：

import numpy as np
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator, DirectoryIterator

class ImageWithNames(DirectoryIterator):
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        super().__init__(*args, **kwargs)
        self.filenames_np = np.array(self.filepaths)
        self.class_mode = None # so that we only get the images back

    def _get_batches_of_transformed_samples(self, index_array):
        return (super()._get_batches_of_transformed_samples(index_array),
                self.filenames_np[index_array])

在 init 中，我添加了一个 numpy 版本的属性，self.filepaths以便我们可以轻松地对该数组进行索引以获取每个批次生成的路径。

对基类的唯一其他更改是返回一个元组，即图像批处理super()._get_batches_of_transformed_samples(index_array)和文件路径self.filenames_np[index_array]。

有了这个，你可以像这样制作你的生成器：

imagegen = ImageDataGenerator()
datagen = ImageWithNames('/data/path', imagegen, target_size=(224,224))

然后检查

next(datagen)

Answer 3

至少在2.2.4版本中，你可以这样做

datagen = ImageDataGenerator()
gen = datagen.flow_from_directory(...)
for file in gen.filenames:
    print(file)

或获取文件路径

for filepath in gen.filepaths:
    print(filepath)