datagen.flow_from_directory()怎么获取读取图片的名称
时间: 2024-05-08 20:22:27 浏览: 12
使用`flow_from_directory()`方法读取图片时,可以通过设置`class_mode`参数为`'categorical'`或`'binary'`来返回图片的标签信息,但是不会返回图片的文件名信息。
如果需要获取图片的文件名,可以在调用`flow_from_directory()`方法时设置`shuffle=False`,然后获取生成器的`filenames`属性即可,例如:
```python
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
datagen = ImageDataGenerator()
generator = datagen.flow_from_directory(directory='path/to/directory', shuffle=False)
filenames = generator.filenames
```
这样就可以获取到读取的每张图片的文件名了。
相关问题
datagen.flow与datagen.flow_from_directory有什么区别
`datagen.flow`和`datagen.flow_from_directory`都是Keras中ImageDataGenerator类的方法,用于生成批量的图像数据。
`datagen.flow`方法接受一个Numpy数组或PIL图像对象作为输入,并生成一个无限循环的数据生成器。每次迭代生成一个批量的图像数据。
`datagen.flow_from_directory`方法则是从指定的目录中读取图像数据,并生成一个无限循环的数据生成器。它会自动从目录中读取图像文件,并根据文件夹结构自动为每个类别分配标签。
所以主要区别在于数据来源的不同。`datagen.flow`适用于将所有图像数据存储在一个数组中的情况,而`datagen.flow_from_directory`适用于将图像数据按类别存储在不同的文件夹中的情况。
希望这个回答能满足您的需求,如果还有其他问题,请随时提问。
train_datagen.flow_from_directory 参数解析
`train_datagen.flow_from_directory` 函数是从目录中读取图像数据并进行预处理的流式生成器。
该函数的参数如下:
- `directory`: 字符串,数据路径,其中包含子目录的路径。子目录的名称将被用作分类标签。
- `target_size`: 元组,整数元组 `(height, width)`,表示调整所有图像的大小。
- `color_mode`: 字符串,指定图像是否转换为灰度图像。默认为 `"rgb"`。
- `classes`: 可选参数,用于标识子目录的子集的可选子集列表。默认为 `None`,表示使用所有子目录(自动从子目录的名称生成类别标签)。
- `class_mode`: 字符串,指定分类标签的类型。可以是 `"categorical"`(默认值),表示每个标签是一个独热编码的向量;或者是 `"binary"`,表示二进制标签;或者是 `"sparse"`,表示整数标签。
- `batch_size`: 整数,生成的批次大小。
- `shuffle`: 布尔值,是否在每个 epoch 之后打乱数据。默认为 `True`。
- `seed`: 整数,随机数种子。
- `subset`: 字符串,数据集子集,可以是 `"training"` 或 `"validation"`。
- `interpolation`: 字符串,当调整大小时使用的插值方法。默认为 `"nearest"`。
- `follow_links`: 布尔值,是否遵循符号链接。默认为 `False`。
例如,以下代码将数据集中的图像大小调整为 (224, 224),将它们转换为 RGB 格式,将它们分为训练集和验证集两个子集,并将它们作为输入传递给模型:
```python
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255, validation_split=0.2)
train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
directory='path/to/dataset',
target_size=(224, 224),
color_mode='rgb',
batch_size=32,
class_mode='categorical',
shuffle=True,
seed=42,
subset='training'
)
validation_generator = train_datagen.flow_from_directory(
directory='path/to/dataset',
target_size=(224, 224),
color_mode='rgb',
batch_size=32,
class_mode='categorical',
shuffle=True,
seed=42,
subset='validation'
)
```
其中,`rescale=1./255` 表示对像素值进行缩放,将像素值从 [0, 255] 范围缩放到 [0, 1] 范围。`validation_split=0.2` 表示将 20% 的数据用作验证集,`subset='training'` 和 `subset='validation'` 分别指定生成训练集和验证集。