Keras.ImageDataGenerator 结果显示 [flow()]答案

【问题标题】：Keras.ImageDataGenerator result display [flow()]Keras.ImageDataGenerator 结果显示 [flow()]
【发布时间】：2020-08-11 09:12:06
【问题描述】：

我正在尝试显示由 Imagedatagenerator.flow() 生成的图像，但我无法这样做。

我正在使用单个图像并将其传递给 .flow(img_path) 以生成增强图像，直到总数符合我们的要求：

total = 0
for image in imageGen:
total += 1
if total == 10:
    break

.flow()

imageGen = aug.flow(image_path, batch_size=1,
                      save_to_dir="/path/to/save_dir",
                      save_prefix="", save_format='png')

如何接收在循环中生成的图像，以便在运行时显示它？

【问题讨论】：

标签： python-3.x tensorflow keras tensorflow2.0

【解决方案1】：

如果要使用图片路径可以使用flow_from_directory，并传递包含单个图片的图片文件夹。要从生成器获取图像，请使用dir_It.next() 并访问第一个元素，因为此函数的返回是：

一个 DirectoryIterator 产生 (x, y) 的元组，其中 x 是一个 numpy 数组，其中包含一批形状为 (batch_size, *target_size, channels) 的图像，y 是一个对应标签的 numpy 数组。

要显示图像，您可以使用matplotlib 中的plt.imshow 传递批次plt.imshow(img[0]) 的第一个（也是唯一一个）图像。

目录结构

├── data
│   └── smile
│       └── smile_8.jpg

# smile_8.jpg shape (256,256,3)

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import matplotlib.pyplot as plt

datagen = keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(
    rescale=1./255,
    rotation_range=180,
    width_shift_range=0.2,
    height_shift_range=0.2,
)

dir_It = datagen.flow_from_directory(
    "data/",
    batch_size=1,
    save_to_dir="output/",
    save_prefix="",
    save_format='png',
)

for _ in range(5):
    img, label = dir_It.next()
    print(img.shape)   #  (1,256,256,3)
    plt.imshow(img[0])
    plt.show()

【讨论】：

我确实只想使用 flow() 方法。感谢您提供此解释，但我设法通过放置一个简单的 for 循环并在我的 GUI 上显示相同的图像来使其工作。
很棒的文章@n1colas.m。谢谢！
谢谢@Dicer，我很感激。