train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255, rotation_range=40, width_shift_range=0.2, # 宽度平移 height_shift_range=0.2, # 高度平移 shear_range=0.2, # 修剪 zoom_range=0.2, # 缩放 horizontal_flip=True, fill_mode='nearest')

这段代码是使用 Keras 中的 ImageDataGenerator 对图片进行数据增强操作，以增加模型的泛化能力和鲁棒性。具体来说：

- rescale=1./255：将像素值缩放到 [0,1] 之间，便于模型训练。

- rotation_range=40：随机旋转图片，最大旋转角度为 40 度。

- width_shift_range=0.2：随机水平平移图片，平移距离为图片宽度的 0.2 倍。

- height_shift_range=0.2：随机垂直平移图片，平移距离为图片高度的 0.2 倍。

- shear_range=0.2：随机修剪图片，最大修剪程度为 0.2。

- zoom_range=0.2：随机缩放图片，最大缩放程度为 0.2。

- horizontal_flip=True：随机水平翻转图片。

- fill_mode='nearest'：出现像素空缺时，采用最近邻插值的方式填充。

相关问题

为以下的每句代码加注释：class PowerTransferMode: # 数据准备 def DataGen(self, dir_path, img_row, img_col, batch_size, is_train): if is_train: datagen = ImageDataGenerator(rescale=1. / 255, zoom_range=0.25, rotation_range=15., channel_shift_range=25., width_shift_range=0.02, height_shift_range=0.02, validation_split=0.2,horizontal_flip=True, fill_mode='constant') else: datagen = ImageDataGenerator(rescale=1. / 255) generator = datagen.flow_from_directory( dir_path, target_size=(img_row, img_col), batch_size=batch_size, shuffle=is_train) return generator

# 定义一个名为 PowerTransferMode 的类
class PowerTransferMode:

# 定义一个名为 DataGen 的方法，接收 dir_path、img_row、img_col、batch_size 和 is_train 五个参数
def DataGen(self, dir_path, img_row, img_col, batch_size, is_train):

# 如果 is_train 为 True，则进行数据增强
if is_train:
datagen = ImageDataGenerator(rescale=1. / 255, # 对数据进行归一化，将像素值缩小到 0~1 范围
zoom_range=0.25, # 随机缩放图像，缩放因子在 [1-0.25,1+0.25] 范围内
rotation_range=15., # 随机旋转图像，旋转角度在 [-15,15] 范围内
channel_shift_range=25., # 随机通道偏移，偏移值在 [-25,25] 范围内
width_shift_range=0.02, # 随机水平平移，平移比例在 [-0.02,0.02] 范围内
height_shift_range=0.02, # 随机竖直平移，平移比例在 [-0.02,0.02] 范围内
validation_split=0.2, # 将数据集划分为训练集和验证集，验证集占 20%
horizontal_flip=True, # 随机水平翻转图像
fill_mode='constant') # 填充模式为常量填充
# 如果 is_train 为 False，则不进行数据增强
else:
datagen = ImageDataGenerator(rescale=1. / 255) # 只进行数据归一化处理

# 从指定路径加载图像数据，并生成一个迭代器
generator = datagen.flow_from_directory(
dir_path, # 图像数据所在目录路径
target_size=(img_row, img_col), # 图像 resize 的目标大小
batch_size=batch_size, # 每个 batch 包含的样本数
shuffle=is_train) # 是否打乱数据顺序

return generator # 返回迭代器对象

# 图像读取和预处理import cv2import numpy as npdef read_img(img_path): img = cv2.imread(img_path) img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) img = img.astype(np.float32) / 255.0 return img# 数据增强from keras.preprocessing.image import ImageDataGeneratortrain_datagen = ImageDataGenerator( rescale=1./255, rotation_range=20, width_shift_range=0.2, height_shift_range=0.2, shear_range=0.2, zoom_range=0.2, horizontal_flip=True, fill_mode='nearest')val_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)train_generator = train_datagen.flow_from_directory( train_dir, target_size=(150, 150), batch_size=32, class_mode='binary')validation_generator = val_datagen.flow_from_directory( validation_dir, target_size=(150, 150), batch_size=32, class_mode='binary')

这段代码是关于图像读取和预处理的，读取图片并进行处理，将图像转换为 RGB 格式，改变像素值的范围以便网络训练使用。同时，还包括数据增强的部分，通过对数据进行旋转、平移、拉伸、翻转等操作，增加数据集的多样性，提高模型的鲁棒性和泛化能力。最后，使用 Keras 提供的 ImageDataGenerator 类生成训练集和验证集的数据流。其中，训练集和验证集的图片都被缩放为 150x150 的大小，并且指定了 batch_size 和 class_mode 等参数。