Tensorflow 关于Keras imagedatagenerator.flow（图像，目标）中的目标发生了什么的问题

我的图像有前景和背景，我的目标是图像的像素分类（0和1）。我想使用ImageDataGenerator剪切/缩放/翻转这些图像-目标对，以便获得更多的训练数据。如果我使用imagedatagenerator.flow（图像，目标），我的目标是否会以与图像相同的方式被剪切/放大？如果samplewise center为真，目标值是否也会居中？谢谢大家!

tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator

用于根据目标图像的指定规格从给定图像生成图像。示例：您可以执行翻转/剪切/缩放/更改高度/宽度以获取图像

获取目标映像的规范，并将其提供给ImageDataGenerator库以生成所需类型的映像

下面的示例代码可能对您有所帮助

import tensorflow as tf
image = tf.keras.preprocessing.image.load_img('2.jpeg')
datagen = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(rotation_range=40,
                                                          width_shift_range=0.2,
                                                          height_shift_range=0.2,
                                                          rescale=1./255,
                                                          shear_range=0.2,
                                                          zoom_range=0.2,
                                                          horizontal_flip=True,
                                                          fill_mode='nearest')
image.getpixel
image_array = tf.keras.preprocessing.image.img_to_array(image)
image_array = image_array.reshape((1,) + image_array.shape)
count = 0
for batch in datagen.flow(image_new, batch_size=1, save_to_dir ='images_gen' , save_prefix='cat', save_format='jpeg'):
  count +=1
  if count==10:
    break

#显示输入图像

import matplotlib.pylab as plt
image = plt.imread('2.jpeg')
plt.imshow(image)
plt.show()

#在ImageDataGenerator之后显示图像

import matplotlib.pylab as plt
image = plt.imread('images_gen/cat_0_2229.jpeg')
plt.imshow(image)
plt.show()

---

tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator

用于根据指定的目标图像规格从给定图像生成图像。示例：您可以执行翻转/剪切/缩放/更改高度/宽度以获取图像

获取目标映像的规范，并将其提供给ImageDataGenerator库以生成所需类型的映像

下面的示例代码可能对您有所帮助

import tensorflow as tf
image = tf.keras.preprocessing.image.load_img('2.jpeg')
datagen = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(rotation_range=40,
                                                          width_shift_range=0.2,
                                                          height_shift_range=0.2,
                                                          rescale=1./255,
                                                          shear_range=0.2,
                                                          zoom_range=0.2,
                                                          horizontal_flip=True,
                                                          fill_mode='nearest')
image.getpixel
image_array = tf.keras.preprocessing.image.img_to_array(image)
image_array = image_array.reshape((1,) + image_array.shape)
count = 0
for batch in datagen.flow(image_new, batch_size=1, save_to_dir ='images_gen' , save_prefix='cat', save_format='jpeg'):
  count +=1
  if count==10:
    break

#显示输入图像

import matplotlib.pylab as plt
image = plt.imread('2.jpeg')
plt.imshow(image)
plt.show()

#在ImageDataGenerator之后显示图像

import matplotlib.pylab as plt
image = plt.imread('images_gen/cat_0_2229.jpeg')
plt.imshow(image)
plt.show()

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清楚地解释你的问题，最好是用代码和错误部分。清楚地解释你的问题，最好是用代码和错误部分。