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如何在Keras生成器中对多个图像应用相同的变换?

在Keras生成器中对多个图像应用相同的变换,可以通过以下步骤实现:

  1. 创建一个自定义的图像生成器类,继承自Keras的ImageDataGenerator类。
  2. 在自定义的生成器类中,重写flow_from_directory方法,用于加载图像数据并应用相同的变换。
  3. 在重写的flow_from_directory方法中,首先调用父类的flow_from_directory方法,获取原始的图像生成器。
  4. 然后,通过原始的图像生成器生成一个迭代器,遍历每个图像并应用相同的变换。
  5. 在迭代器中,可以使用ImageDataGenerator的apply_transform方法来应用变换,该方法接受一个图像和一个随机种子作为参数。
  6. 在每次迭代中,将应用相同的变换后的图像返回。

这样,通过自定义的生成器类,可以在Keras中对多个图像应用相同的变换。

以下是一个示例代码:

代码语言:python
代码运行次数:0
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from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

class CustomImageDataGenerator(ImageDataGenerator):
    def flow_from_directory(self, directory, target_size=(256, 256), batch_size=32, class_mode='categorical'):
        generator = super().flow_from_directory(directory, target_size=target_size, batch_size=batch_size, class_mode=class_mode)
        
        while True:
            x_batch, y_batch = next(generator)
            
            for i in range(len(x_batch)):
                seed = np.random.randint(0, 999999)
                x_batch[i] = self.apply_transform(x_batch[i], seed=seed)
            
            yield x_batch, y_batch

# 使用自定义的生成器类
datagen = CustomImageDataGenerator(rescale=1./255, rotation_range=20, width_shift_range=0.2, height_shift_range=0.2)
train_generator = datagen.flow_from_directory('train', target_size=(256, 256), batch_size=32, class_mode='categorical')

在上述示例中,自定义的生成器类CustomImageDataGenerator继承自ImageDataGenerator,并重写了flow_from_directory方法。在每次迭代中,通过调用apply_transform方法,对每个图像应用相同的变换。

这样,通过使用自定义的生成器类,可以在Keras中对多个图像应用相同的变换。

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