keras图像预处理
[TOC] class: ImageDataGenerator 生成批次的带实时数据增益的张量图像数据。数据将按批次无限循环。 keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(featurewise_center=False, samplewise_center=False, featurewise_std_normalization=False, samplewise_std_normalization=False, zca_whitening=False, zca_epsilon=1e-6, rotation_range=0., width_shift_range=0., height_shift_range=0., shear_range=0., zoom_range=0., channel_shift_range=0., fill_mode='nearest', cval=0., horizontal_flip=False, vertical_flip=False, rescale=None, preprocessing_function=None, data_format=K.image_data_format()) 常用参数： rotation_range: 整数。随机旋转的度数范围。 width_shift_range: 浮点数（总宽度的比例）。随机水平移动的范围。 height_shift_range: 浮点数（总高度的比例）。随机垂直移动的范围。 shear_range: 浮点数。剪切强度（以弧度逆时针方向剪切角度）。 zoom_range: 浮点数 或 [lower, upper]。随机缩放范围。如果是浮点数，[lower, upper] = [1-zoom_range, 1+zoom_range]。 channel_shift_range: 浮点数。随机通道转换的范围。 fill_mode: {"constant", "nearest", "reflect" or "wrap"} 之一。输入边界以外的点根据给定的模式填充： "constant": kkkkkkkk|abcd|kkkkkkkk (cval=k) "nearest": aaaaaaaa|abcd|dddddddd "reflect": abcddcba|abcd|dcbaabcd "wrap": abcdabcd|abcd|abcdabcd cval: 浮点数或整数。当 fill_mode = "constant" 时，用于边界之外的点的值。 horizontal_flip: 布尔值。随机水平翻转。 vertical_flip: 布尔值。随机垂直翻转。 rescale: 重缩放因子。默认为 None。如果是 None 或 0，不进行缩放，否则将数据乘以所提供的值（在应用任何其他转换之前）。 类的方法 类的方法我就用了两个：flow 和flow_from_directory ...