Keras ImageDataGenerator 方法 flow_from_directory

Question

我有一個關於 ImageDataGenerator 的 flow_from_directory 方法的問題。 我的標簽是 2D 圖像，因此我需要為圖像和掩碼生成具有相同轉換的增強數據。 閱讀文檔https://keras.io/preprocessing/image/看起來像 flow_from_directory 只接受幾種格式（PNG、JPG 或 BMP）的圖像。 .mhd 圖像或直接 numpy 數組怎么樣？ 我可以將它們提供給這個模塊嗎？ 謝謝

Answer 1

flow_from_directory將使用PIL讀取圖像（ 請參閱此處 ），因此Keras可以讀取PIL支持的所有格式。

但是，我沒有看到同時讀取蒙版和圖像並執行相同轉換的任何方法。 恐怕您將不得不創建自己的ImageDataGenerator。 如果從當前代碼開始，這非常簡單。

Answer 2

此外，您可以將 ImageDataGenerator 用於任何增強工具，然后使用 .flow() 而不是 .flow_from_directory() 。 這是一種以 numpy 數組格式管理圖像的很酷的方法。 看看這個：

train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1/255,
                                   rotation_range=40,
                                   width_shift_range=0.2,
                                   height_shift_range=0.2,
                                   shear_range=0.2,
                                   zoom_range=0.2,
                                   horizontal_flip=True,
                                   fill_mode='nearest')
train_generator=train_datagen.flow(training_images, training_labels)

那是因為 numpy 數組不是一種目錄。 因此，將您的數據集轉換為 numpy 數組格式，然后嘗試一下。 你會希望得到一個真實的結果。