Keras.ImageDataGenerator结果显示[flow]

问题描述

我正在尝试显示由Imagedatagenerator.flow（）生成的图像，但我无法这样做。

我正在使用单个图像，并将其传递给.flow（img_path）生成增强图像，直到总数符合我们的要求为止：

total = 0
for image in imageGen:
total += 1
if total == 10:
    break

.flow（）

imageGen = aug.flow(image_path,batch_size=1,save_to_dir="/path/to/save_dir",save_prefix="",save_format='png')

如何接收循环中生成的图像，以便在运行时显示它们？

解决方法

如果要使用图像路径，可以使用flow_from_directory，并传递包含单个图像的图像文件夹。要从生成器获取图像，请使用dir_It.next()并访问第一个元素，因为此函数的返回是：

DirectoryIterator产生（x，y）元组，其中x是一个numpy数组，其中包含一批形状为（batch_size，* target_size，channels）的图像，而y是相应标签的numpy数组。

要显示图像，您可以使用plt.imshow中的matplotlib传递批次plt.imshow(img[0])的第一张（也是唯一的）图像。

饲料结构

├── data
│   └── smile
│       └── smile_8.jpg

# smile_8.jpg shape (256,256,3)

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import matplotlib.pyplot as plt

datagen = keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(
    rescale=1./255,rotation_range=180,width_shift_range=0.2,height_shift_range=0.2,)

dir_It = datagen.flow_from_directory(
    "data/",batch_size=1,save_to_dir="output/",save_prefix="",save_format='png',)

for _ in range(5):
    img,label = dir_It.next()
    print(img.shape)   #  (1,3)
    plt.imshow(img[0])
    plt.show()