Keras:可视化ImageDataGenerator输出

Question

我想看看我的ImageDataGenerator为我的网络带来了什么.

编辑:
删除了channel_shift_range,意外地将其留在了代码中

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)

获得批次

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()

结果

发电机输出

这是正常的还是我在这里做错了什么？

Answer 1

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？

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除此之外：检查生成器生成内容的另一种可能更有效的方法是使用save_to_dir（流参数/来自目录函数的流）设置目录。在其中，您\xc2\xb4将找到所有已转换并传递到拟合/流函数的图像。

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编辑：

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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：

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

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