ImageDataGenerator的用法

ImageDataGenerator是Keras中一个方便的图像预处理工具，它可以对图像进行各种变换，包括旋转、平移、缩放、剪切、翻转、改变亮度等等，可以用于数据增强（data augmentation），从而提高模型的泛化能力和鲁棒性。

使用方法如下：

1.导入模块

from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

2.实例化ImageDataGenerator对象，指定各种变换参数

datagen = ImageDataGenerator(
    rotation_range=20,  # 旋转范围
    width_shift_range=0.2,  # 水平平移范围
    height_shift_range=0.2,  # 垂直平移范围
    shear_range=0.2,  # 剪切变换程度
    zoom_range=0.2,  # 缩放范围
    horizontal_flip=True,  # 水平翻转
    fill_mode='nearest'  # 填充方式
)

3.使用ImageDataGenerator对图像进行变换

from keras.preprocessing import image

img_path = 'path_to_image.jpg'
img = image.load_img(img_path, target_size=(150, 150))

x = image.img_to_array(img)
x = x.reshape((1,) + x.shape)

i = 0
for batch in datagen.flow(x, batch_size=1):
    plt.figure(i)
    imgplot = plt.imshow(image.array_to_img(batch[0]))
    i += 1
    if i % 4 == 0:
        break

其中，`flow()`方法会不断地生成新的变换后的图像，可以用于数据增强。循环次数可以通过`steps_per_epoch`参数调整。