Python 如何使用ImageDataGenerator将图像从[0255]重新缩放到[-1,1]？

我正在使用ImageDataGenerator和flow_from_dataframe加载数据集

ImageDataGenerator允许您指定如下的重缩放因子

datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)

但是如果我想在[-1,1]范围内重新缩放图像，该怎么办？我应该先做减法，再做除法

images -= 128.0
images /= 128.0

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如何在ImageDataGenerator的重缩放中执行这两个操作？

您可以使用如下预处理功能：

def rescale_img(img):
    img = img.astype(np.float32) / 255.0
    img = (img - 0.5) * 2
    return img

datagen = ImageDataGenerator(rescale=2/255.0,
                             featurewise_center=True,
                             samplewise_center=True,)

然后在“重缩放”部分，您可以执行以下操作：

datagen = ImageDataGenerator(rescale=rescale_img())

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Keras imagedatagen rescale参数将数据与给定值相乘。这就是为什么它被用作1/255.0等

执行此操作时：

datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)

数据的平均值为0.5，范围为0到1。现在是棘手的部分，首先要将平均值设置为0。为此，可以使用featurewise\u center和samplewise\u center。现在，它完成了，但是您的数据在-0.5和0.5之间缩放

为了确保它介于-1和1之间，我们将按2/255.0重新缩放它。最后一段代码应该是这样的：

def rescale_img(img):
    img = img.astype(np.float32) / 255.0
    img = (img - 0.5) * 2
    return img

datagen = ImageDataGenerator(rescale=2/255.0,
                             featurewise_center=True,
                             samplewise_center=True,)

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有关_center参数的更多详细信息，可以参考

尝试使用rescale=1/127.5-1，也可以使用预定义的处理器功能，如

preprocessing_function=tf.keras.applications.mobilenet.preprocess_input