利用keras中image.ImageDataGenerator.flow_from_directory()实现从文件夹中提取图片和进行简单归一化处理

keras中有很多封装好的API可以帮助我们实现对图片数据的读取和处理。

比如： keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator.flow_from_directory( ) 这个函数

这个函数的参数包括：

flow_from_directory(self, directory,target_size=(256, 256), color_mode='rgb',classes=None, class_mode='categorical',batch_size=32, shuffle=True, seed=None,save_to_dir=None,save_prefix='',save_format='jpeg',follow_links=False)

使用flow_from_directory最值得注意的是directory这个参数：

directory: path to the target directory. It should contain one subdirectory per class. Any PNG, JPG, BMP, PPM or TIF images inside each of the subdirectories directory tree will be included in the generator.

这是官方文档的定义，它的目录格式一定要注意是包含一个子目录下的所有图片这种格式，driectoty路径只要写到标签路径上面的那个路径即可。

target_size：可是实现对图片的尺寸转换，是预处理中比较常用的方法

save_to_dir: 可以设置保存处理后图片的路径。

save_prefix: 可以对处理后图片设置前缀。

举个例子：

这个路径结构，注意train路径

代码：

import matplotlib.pyplot as  plt
import glob
from PIL import Image
from keras.preprocessing import imagepath = 'train/'
gen_path = 'result/'def print_result(path):name_list = glob.glob(path)fig = plt.figure()for i in range(9):img = Image.open(name_list[i])# add_subplot(331) 参数一：子图总行数，参数二：子图总列数，参数三：子图位置sub_img = fig.add_subplot(331 + i)sub_img.imshow(img)plt.show()return fig# 打印图片列表
name_list = glob.glob(path + '*/*')
print(name_list)
# ['train\\00a366d4b4a9bbb6c8a63126697b7656.jpg', 'train\\00f34ac0a16ef43e6fd1de49a26081ce.jpg', 'train\\0a5f744c5077ad8f8d580081ba599ff5.jpg', 'train\\0a70f64352edfef4c82c22015f0e3a20.jpg', 'train\\0a783538d5f3aaf017b435ddf14cc5c2.jpg', 'train\\0a896d2b3af617df543787b571e439d8.jpg', 'train\\0abdda879bb143b19e3c480279541915.jpg', 'train\\0ac12f840df2b15d46622e244501a88c.jpg', 'train\\0b6c5bc46b7a0e29cddfa45b0b786d09.jpg']# 打印图片
fig = print_result(path + '*/*')# 保存图片
fig.savefig(gen_path + '/original_0.png', dpi=200, papertype='a5')# 原图
datagen = image.ImageDataGenerator()
gen_data = datagen.flow_from_directory(path, batch_size=1, shuffle=False, save_to_dir=gen_path ,save_prefix='dog_gen', target_size=(224, 224))
for i in range(9):gen_data.next()fig = print_result(gen_path + '/*')
fig.savefig(gen_path + '/original_1.png', dpi=200, papertype='a5')

这个例子还是比较好理解的。

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