keras `ImageDataGenerator`：在不同目录下应用不同的增强

Keras是一个开源的深度学习框架，ImageDataGenerator是Keras中用于图像数据增强的类。它可以在训练模型时生成经过各种图像增强操作处理的图像数据，从而扩充训练数据集，提高模型的泛化能力。

ImageDataGenerator可以通过设置不同的参数来实现各种图像增强操作，例如旋转、缩放、平移、剪切、翻转、亮度调整、对比度调整等。通过应用这些增强操作，可以生成更多样化、更丰富的图像数据，从而提高模型的鲁棒性和泛化能力。

在不同目录下应用不同的增强是指可以针对不同的图像数据集应用不同的增强操作。例如，对于某个目录下的图像数据集，可以设置旋转和缩放增强操作；对于另一个目录下的图像数据集，可以设置翻转和亮度调整增强操作。通过这种方式，可以根据不同数据集的特点和需求，灵活地选择适合的增强操作。

以下是一些常见的ImageDataGenerator的参数和应用场景：

1. rotation_range：旋转角度范围。适用于需要处理旋转变换的图像数据集。
2. width_shift_range和height_shift_range：宽度和高度平移范围。适用于需要处理平移变换的图像数据集。
3. shear_range：剪切强度。适用于需要处理剪切变换的图像数据集。
4. zoom_range：缩放范围。适用于需要处理缩放变换的图像数据集。
5. horizontal_flip和vertical_flip：水平和垂直翻转。适用于需要处理翻转变换的图像数据集。
6. brightness_range：亮度范围。适用于需要处理亮度调整的图像数据集。
7. channel_shift_range：通道偏移范围。适用于需要处理通道偏移的图像数据集。

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