ImageDataGenerator函数

ImageDataGenerator 是 Keras 中的一个类，用于数据增强和预处理。它可以对图像进行多种随机变换，包括旋转、平移、缩放、翻转、剪切等，以增加数据样本的多样性和数量。使用该类可以有效地避免过拟合问题，提高模型的泛化能力。此外，ImageDataGenerator 还可以对图像进行标准化、归一化等预处理操作，以便输入到模型中进行训练。

在使用 ImageDataGenerator 时，通常需要将其与 Keras 中的另一个类 Generators 结合使用，例如 flow_from_directory、flow_from_dataframe 等，以读取数据并实现批量生成。

例如，以下代码使用 ImageDataGenerator 对图像进行旋转、平移、缩放等增强，并将其与 flow_from_directory 结合使用：

from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

datagen = ImageDataGenerator(
    rotation_range=20,
    width_shift_range=0.2,
    height_shift_range=0.2,
    zoom_range=0.2,
    horizontal_flip=True,
    vertical_flip=True,
    rescale=1./255
)

train_generator = datagen.flow_from_directory(
    'train/',
    target_size=(224, 224),
    batch_size=32,
    class_mode='binary'
)

在上面的代码中，rotation_range、width_shift_range、height_shift_range、zoom_range、horizontal_flip、vertical_flip 等参数控制了图像的旋转、平移、缩放和翻转等随机变换。而 rescale 参数则对图像进行了归一化处理，将像素值缩放到 [0,1] 范围内。最后，使用 flow_from_directory 函数读取 train 文件夹下的图像数据，并指定了图像的目标尺寸为 (224, 224)，批量大小为 32，类别模式为二分类。