如何对tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory()处理出来的数据进行图像增强?
时间: 2024-05-05 22:15:42 浏览: 15
可以使用tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator()来进行图像增强。首先,需要定义一个ImageDataGenerator对象并指定要进行的增强操作,然后将其作为参数传递给image_dataset_from_directory()函数,以生成增强后的数据集。
例如,以下代码演示了如何使用ImageDataGenerator对数据集进行随机旋转和水平翻转的增强:
```
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
# 定义ImageDataGenerator对象,指定要进行的增强操作
data_generator = ImageDataGenerator(rotation_range=20, horizontal_flip=True)
# 使用image_dataset_from_directory()函数读取数据集并进行图像增强
train_ds = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory(
'./data/train/',
validation_split=0.2,
subset="training",
seed=123,
image_size=(224, 224),
batch_size=32)
train_ds_augmented = train_ds.map(lambda x, y: (data_generator(x), y))
```
在上述代码中,定义了一个ImageDataGenerator对象data_generator,指定了旋转角度范围为20度和水平翻转的增强操作。然后,使用image_dataset_from_directory()函数读取数据集,并调用map()方法将ImageDataGenerator对象应用于数据集中的图像,生成增强后的数据集train_ds_augmented。
注意,在使用ImageDataGenerator进行增强时,应该确保只对训练集进行增强操作,而不对验证集或测试集进行增强,以避免数据泄露问题。