m0_58447185 2023-03-17 16:29 采纳率: 41.7%
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python批量数据集扩充

不报错,不生成 数据集扩充
一通道L图像 python
batch灰色有影响么 哪错了呢 怎么改呢

#数据扩充
# 载入包
import pandas
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
import os
import time
from keras.utils import load_img

# 定义扩充图片函数
def image_expansion(filepath,savefilepath,multiples=20):
    """
    :param filepath: 图片路径
    :param savefilepath: 扩充保存图片路径
    :param multiples: 扩充倍数,默认扩充20倍
    :return: 返回扩充后数据集
    """
    # keras中可以通过keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator类来实现
    datagen = ImageDataGenerator(
            rotation_range=40,    #随即旋转角度数范围
            width_shift_range=0.2,    #随即宽度偏移量,图像在水平或垂直方向上平移的范围(相对于总宽度或总高度的比例)
            height_shift_range=0.2,    #随即高度偏移量
            shear_range=0.2,        #随机错切变换角度
            zoom_range=0.2,         #=随机缩放的范围
            horizontal_flip=True,      #是否随机水平翻转
            fill_mode='nearest')       #填充新创建像素方法
    for parent, dirnames, filenames in os.walk(filepath):
        for filename in filenames:
            image_path = filepath+filename
            print(image_path)
            img = load_img(image_path)
            x = pandas.array(img)
            x = x.reshape((1,) + x.shape)
            i = 1
            for batch in datagen.flow(x, batch_size=32,
                                      save_to_dir=savefilepath,
                                      save_prefix='r',
                                      save_format='jpg'):
                print('正在扩充图片数据集第'+str(i)+'张')
                i += 1
                if i >multiples:
                    break

if __name__ == '__main__':

    # 设置图片路径
    filepath = 'C:/Users/ASUS/Dektop/R/benign/'

    # 设置扩充保存图片路径
    savefilepath = 'C:/Users/ASUS/Desktop/R/r-benign/'

    time1 = time.time()
    image_expansion(filepath,savefilepath,multiples=20)
    time2=time.time()
    print('总共耗时:' + str(time2 - time1) + 's')

  • 写回答

5条回答 默认 最新

  • lshen01 2023-03-17 16:35
    关注

    参考GPT和自己的思路:

    根据代码和问题描述,可能出现问题的地方是图片路径设置和扩充保存路径设置,需要检查一下是否设置正确。另外,关于一通道L图像和batch灰色的影响问题,需要具体情况具体分析,可能需要查看数据集和模型的具体特征。如果需要改进代码,可以尝试设置更全面的数据扩充参数,提高数据的多样性。

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