当我们要进行数据增强时候可以选择Keras带的增强ImageDataGenerator.flow_from_directory()函数
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
也可以使用augment模块 首先安装:pip install Augmentor 倒入该模块:import Augmentor
p = Augmentor.Pipeline(source_directory=source_dir, output_directory=augment_out_dir)
p.rotate(probability=0.2, max_left_rotation=2, max_right_rotation=2) # 旋转参数:0-25
p.zoom(probability=0.2, min_factor=1.1, max_factor=1.2) # 缩放min 要大于0
p.skew(probability=0.2) # 透视、变形
p.random_distortion(probability=0.2, grid_width=100, grid_height=100, magnitude=1) #弹性扭曲
p.shear(probability=0.2, max_shear_left=2, max_shear_right=2) # 错切变换
p.crop_random(probability=0.2, percentage_area=0.8) #
# 截取p.crop_by_size、p.crop_centre()
p.flip_random(probability=0.2) # 镜像变换p.flip_left_right()、 p.flip_top_bottom()
p.random_erasing(probability=0.2, rectangle_area=0.5) # 随机去除
p.sample(n=num_augment)