# 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。