我在这个“D:\资料\学习资料\6大三下学期\机器学习\实验\第二次\机器学习原始数据地址”下有10组0~9的十个文件夹,每个文件夹里面有61张后缀是png的图片。请帮我编写一个完整数据增强的代码,生成更多的图片,并附带详细的注释
时间: 2023-11-15 18:05:17 浏览: 33
好的,以下是一个完整的数据增强代码,它可以使用Keras中的ImageDataGenerator来进行数据增强,并生成更多的图片。代码注释中有详细的解释。
```python
import os
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator, array_to_img, img_to_array, load_img
# 定义需要进行数据增强的文件夹路径
data_dir = 'D:/资料/学习资料/6大三下学期/机器学习/实验/第二次/机器学习原始数据地址'
# 定义数据增强器
datagen = ImageDataGenerator(
rotation_range=40, # 随机旋转角度范围
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, # 剪切变换强度
zoom_range=0.2, # 缩放强度
horizontal_flip=True, # 水平翻转
fill_mode='nearest' # 填充方式
)
# 对每一个数字文件夹进行数据增强
for digit_dir in os.listdir(data_dir):
# 获取当前数字文件夹的路径
digit_path = os.path.join(data_dir, digit_dir)
# 对当前数字文件夹内的每一张图片进行数据增强
for img_name in os.listdir(digit_path):
# 获取当前图片的路径
img_path = os.path.join(digit_path, img_name)
# 加载图片并转化为数组
img = load_img(img_path)
x = img_to_array(img)
x = x.reshape((1,) + x.shape)
# 使用数据增强器生成新的图片
i = 0
for batch in datagen.flow(x, batch_size=1,
save_to_dir=digit_path, save_prefix='aug', save_format='png'):
i += 1
if i > 20: # 生成20张新图片
break
print('数据增强完成!')
```
运行完上述代码后,你将会得到更多的图片,它们将以`aug_`开头,并放置在原始图片所在的文件夹中。同时,你也可以根据需要调整ImageDataGenerator的参数来生成不同的增强效果。