Python 3.x Keras.ImageDataGenerator结果显示[flow（）]

我试图显示Imagedatagenerator.flow（）生成的图像，但无法显示

我使用单个图像并将其传递到.flow（img_路径）以生成增强图像，直到总数符合我们的要求：

total = 0
for image in imageGen:
total += 1
if total == 10:
    break

.flow（）

---

如何接收循环中生成的图像，以便在运行时显示？

如果要使用可以使用的图像路径，并传递包含单个图像的图像文件夹。要从生成器获取图像，请使用

dir\u It.next（）

并访问第一个元素，因为此函数的返回为：

产生（x，y）元组的DirectoryIterator，其中x是一个numpy数组，包含一批具有形状的图像（batch_size、*target_size、channels），y是相应标签的numpy数组

要显示图像，可以使用

plt.imshow

from

matplotlib

传递批

plt.imshow（img[0]）

的第一个（也是唯一一个）图像

Foder结构

├── data
│   └── smile
│       └── smile_8.jpg

# smile_8.jpg shape (256,256,3)

我只想使用flow（）方法。感谢您给出这个解释，但我通过放置一个简单的for循环并在GUI上显示相同的图像，成功地使它工作。

├── data
│   └── smile
│       └── smile_8.jpg

# smile_8.jpg shape (256,256,3)

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import matplotlib.pyplot as plt

datagen = keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(
    rescale=1./255,
    rotation_range=180,
    width_shift_range=0.2,
    height_shift_range=0.2,
)

dir_It = datagen.flow_from_directory(
    "data/",
    batch_size=1,
    save_to_dir="output/",
    save_prefix="",
    save_format='png',
)

for _ in range(5):
    img, label = dir_It.next()
    print(img.shape)   #  (1,256,256,3)
    plt.imshow(img[0])
    plt.show()