python-3.x - ImageDataGenerator 获取水平数据集？

问题描述

每个标签的图像数量我有一个相当不均匀的数据集（最大的是 700，最小的是 30）。

所以我认为我可以使用 ImageDataGenerator 为具有最少图像数量的标签生成更多图像，并逐步使用其余标签，直到达到每个标签的图像数量的水平。后来，他将进行培训。

我一直在考虑通过几个循环和使用 ImageDataGenerator 进行转换来获得每个标签大致相同数量的图像，但我不知道我是否做得对，因为我认为可能有更简单的方法，或者我得到了获得良好培训的错误策略。

标签： python-3.xtensorflowkerasscikit-learndeep-learning

ImageDataGenerator 不会创建新图像，它只是对您的图像进行批处理，并可以对它们应用一些增强以创建稍微多样化的数据集。你可以做的就是这个链接。您可以遍历存储图像的目录，并使用 openCV 来扩充它们，然后再次保存它们。它可以轻松地增加您使用它的任何类的数量。

这是一个示例，其中将每个图像旋转您想要的任意度数并保存

from PIL import Image
import os

os.chdir('/path/to/image/directory')
names = os.listdir()
for i in names:
    os.chdir('/path/to/image/directory') #chdir to location of images
    img = Image.open(i).rotate(180) #90,180,270
    
    #Where you want to save to
    os.chdir('path/to/save/location')
    
    img.save(i)
    os.rename('%s' % i, '180_%s' % i)

您可以复制上面的代码或使用此repo

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