解释train_datagen = ImageDataGenerator( rescale=1./255, shear_range=0.2, rotation_range=10., zoom_range=0.2, horizontal_flip=True)

这段代码是用于生成训练数据的ImageDataGenerator对象，它的作用是对图像进行一系列的随机变换，以增加训练数据的多样性，从而提高模型的泛化能力。具体的参数解释如下：

- rescale：将图像的像素值缩放到[0,1]范围内，以便更好地进行训练；
- shear_range：随机剪切变换的角度范围，以增加数据的多样性；
- rotation_range：随机旋转变换的角度范围，以增加数据的多样性；
- zoom_range：随机缩放变换的范围，以增加数据的多样性；
- horizontal_flip：随机水平翻转变换的概率，以增加数据的多样性。

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train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255, rotation_range=40, width_shift_range=0.2, # 宽度平移 height_shift_range=0.2, # 高度平移 shear_range=0.2, # 修剪 zoom_range=0.2, # 缩放 horizontal_flip=True, fill_mode='nearest')

这段代码是用 Keras 中的 ImageDataGenerator 类来对图像进行数据增强，以便提高模型的泛化能力。具体来说，这里定义了各种图像变换的参数，包括旋转、平移、剪切、缩放、翻转等等，这些变换都是随机的，可以让我们生成更多的训练样本，从而避免过拟合。其中，rescale 参数将像素值缩放到 [0,1] 范围内，这是一个常见的预处理步骤。fill_mode 参数指定了图像在进行平移等操作时的填充方式，这里使用了最近邻插值。

# 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。