Keras：如何在使用帶有 flow_from_dataframe / flow_from_directory 的 ImageDataGenerator 時禁用調整圖像大小？

Question

我試圖通過使用 ImageDataGenerator 並將自定義函數傳遞給preprocessing_function參數來對我的圖像應用一些裁剪操作。 但是，根據 Keras 文檔，此功能只會在圖像已調整大小后運行：

preprocessing_function ：將隱含在每個輸入上的函數。 該函數將在圖像調整大小和增強后運行。

現在我想禁用調整大小，但是如果沒有提供值，則 target_size 參數默認為 (256,256)。 再次來自文檔：

target_size ：整數元組（高度、寬度），默認值：(256, 256)。 找到的所有圖像的尺寸將被調整。

我一直在嘗試將target_size參數設置為None ，但這會導致錯誤：

TypeError: 'NoneType' object cannot be interpreted as an integer

在我的情況下，裁剪已經調整大小的圖像會產生錯誤的結果。 因此，我正在尋找一種方法，以防止調整大小發生或僅在應用我的自定義預處理功能后發生。 如果不編寫整個自定義數據生成器，這可能嗎？

Answer 1

使用 ImageDataGenerator 的當前實現是不可能的。 圖像大小在加載圖像時發生，而預處理函數在幾步之后從standardize調用。

在加載期間不調整大小也不是一種選擇，因為迭代器預先分配了一個批次的數組並且需要知道它的形狀。