【问题标题】:Keras Image Processing - Is this identical processing?Keras 图像处理 - 这是相同的处理吗?
【发布时间】:2021-10-21 11:37:03
【问题描述】:

如果我以与火车生成器相同的方式手动处理图像,我有疑问。我正在使用 python3 和 keras。

这就是训练数据的处理方式。

train_datagen = keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(
    rescale=1./255,
    #shear_range=0.2,
    #zoom_range=0.2,
    #horizontal_flip=True,
)
test_datagen = keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(rescale=1./255)
train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
    str(Files.join(self.directory, 'training')),
    target_size=(self.width, self.height),
    color_mode="rgb",
    batch_size=self.batch_size,
    class_mode=class_mode,
    shuffle=True,
    seed=42
)
validation_generator = test_datagen.flow_from_directory(
    str(Files.join(self.directory, 'validation')),
    target_size=(self.width, self.height),
    color_mode="rgb",
    batch_size=self.batch_size,
    class_mode=class_mode,
    shuffle=False,
    seed=42,
)
self.model.fit(
    train_generator,
    steps_per_epoch=train_samples_count // self.batch_size,
    epochs=self.epochs,
    validation_data=validation_generator,
    validation_steps=validation_samples_count // self.batch_size,
    callbacks=callbacks,
)

这就是处理单个图像的方式。

img = keras.preprocessing.image.load_img(path, target_size=(self.width, self.height), color_mode='rgb')
img_tensor = keras.preprocessing.image.img_to_array(img)
img_tensor = np.expand_dims(img_tensor, axis=0)
img_tensor /= 255.
self.model.predict(img_tensor)

这个处理方式一样吗?

【问题讨论】:

  • 实际上您只是在调整大小和重新缩放。因此,它与您对 1 个图像样本所做的操作相同。

标签: python tensorflow image-processing keras deep-learning


【解决方案1】:

来自评论

实际上,您只是在调整大小和重新缩放。所以,它是 与您为 1 个图像样本所做的相同。(转述自 Kaveh)

【讨论】:

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