from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

`from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator` 这行代码是在Python中使用Keras库进行图像数据预处理时导入的重要模块。`ImageDataGenerator`是一个非常强大的工具，它允许我们在训练深度学习模型之前对图像数据集进行各种增强操作，比如随机裁剪、缩放、翻转、旋转等，以此增加数据多样性，防止过拟合，并提高模型的泛化能力。

通过实例化`ImageDataGenerator`对象，我们可以设置多种参数来控制生成的数据增强策略。例如：

datagen = ImageDataGenerator(
    rescale=1./255,        # 图像归一化
    rotation_range=40,     # 随机旋转角度
    width_shift_range=0.2,  # 随机水平平移
    height_shift_range=0.2, # 随机垂直平移
    shear_range=0.2,       # 指切变换
)

然后，你可以使用这个生成器的`flow_from_directory`函数从文件夹加载并处理图像数据：

train_generator = datagen.flow_from_directory(
    train_dir,            # 训练图片目录
    target_size=(img_height, img_width), # 图片尺寸
    batch_size=batch_size,
    class_mode='categorical'  # 如果有多类别标签
)