一、函数参数  

# 数据增强
# ImageDataGenerator（
#     rescale=所有数据集将乘以该数值,
#     rotation_range=随即旋转角度数范围,
#     width_shift_range=随即宽度偏移量,
#     height_shift_range=随即高度偏移量,
#     horizontal_flip=是否随机水平翻转,
#     zoom_range=随机缩放的范围 -> [1-n,1+n]）
#     该函数可以增强图片数据，需要fit函数来对指定的数据进行增强，这里要求是四维数据（图片张数，图片长度，图片宽度，灰度），先reshape为四维数据然后调用fit函数e

二、配合使用的函数

        1. .flow函数可以在给定的numpy数据集无限循环返回batch数据

flow(self, X, y, batch_size=32, shuffle=True, seed=None, save_to_dir=None, save_prefix='', save_format='png')：接收numpy数组和标签为参数,生成经过数据提升或标准化后的batch数据,并在一个无限循环中不断的返回batch数据

x：样本数据，秩应为4.在黑白图像的情况下channel轴的值为1，在彩色图像情况下值为3

y：标签

batch_size：整数，默认32

shuffle：布尔值，是否随机打乱数据，默认为True

save_to_dir：None或字符串，该参数能让你将提升后的图片保存起来，用以可视化

save_prefix：字符串，保存提升后图片时使用的前缀, 仅当设置了save_to_dir时生效

save_format："png"或"jpeg"之一，指定保存图片的数据格式,默认"jpeg"

yields:形如(x,y)的tuple,x是代表图像数据的numpy数组.y是代表标签的numpy数组.该迭代器无限循环.

seed: 整数,随机数种子
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原文链接：https://blog.csdn.net/mieleizhi0522/article/details/82191331

示例：手写数字数据集

# 显示原始图像和增强后的图像
import tensorflow as tf
from matplotlib import pyplot as plt
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
import numpy as np

mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0], 28, 28, 1)

image_gen_train = ImageDataGenerator(
    rescale=1. / 255,
    rotation_range=45,
    width_shift_range=.15,
    height_shift_range=.15,
    horizontal_flip=False,
    zoom_range=0.5
)
image_gen_train.fit(x_train)
print("xtrain",x_train.shape)
x_train_subset1 = np.squeeze(x_train[:12])
print("xtrain_subset1",x_train_subset1.shape)
print("xtrain",x_train.shape)
x_train_subset2 = x_train[:12]  # 一次显示12张图片
print("xtrain_subset2",x_train_subset2.shape)

fig = plt.figure(figsize=(20, 2))
plt.set_cmap('gray')
# 显示原始图片
for i in range(0, len(x_train_subset1)):
    ax = fig.add_subplot(1, 12, i + 1)
    ax.imshow(x_train_subset1[i])
fig.suptitle('Subset of Original Training Images', fontsize=20) # 总标题
plt.show()

# 显示增强后的图片
fig = plt.figure(figsize=(20, 2))
# .flow函数可以在给定的numpy数据集无限循环返回batch数据
for x_batch in image_gen_train.flow(x_train_subset2, batch_size=12, shuffle=False):
    for i in range(0, 12):
        ax = fig.add_subplot(1, 12, i + 1)
        ax.imshow(np.squeeze(x_batch[i]))
    fig.suptitle('Augmented Images', fontsize=20)# 总标题
    plt.show()
    break;

 结果：

增强前的手写数字图片： 

增强后的手写数字图片：

明显看出图片有旋转、放大、偏移、翻转等增强效果

         2. flow_from_directory(directory): 以文件夹路径为参数,生成经过数据提升/归一化后的数据,在一个无限循环中无限产生batch数据

directory: 目标文件夹路径,对于每一个类,该文件夹都要包含一个子文件夹.子文件夹中任何JPG、PNG、BNP、PPM的图片都会被生成器使用.详情请查看此脚本
target_size: 整数tuple,默认为(256, 256). 图像将被resize成该尺寸
color_mode: 颜色模式,为"grayscale","rgb"之一,默认为"rgb".代表这些图片是否会被转换为单通道或三通道的图片.
classes: 可选参数,为子文件夹的列表,如['dogs','cats']默认为None. 若未提供,则该类别列表将从directory下的子文件夹名称/结构自动推断。每一个子文件夹都会被认为是一个新的类。(类别的顺序将按照字母表顺序映射到标签值)。通过属性class_indices可获得文件夹名与类的序号的对应字典。
class_mode: "categorical", "binary", "sparse"或None之一. 默认为"categorical. 该参数决定了返回的标签数组的形式, "categorical"会返回2D的one-hot编码标签,"binary"返回1D的二值标签."sparse"返回1D的整数标签,如果为None则不返回任何标签, 生成器将仅仅生成batch数据, 这种情况在使用model.predict_generator()和model.evaluate_generator()等函数时会用到.
batch_size: batch数据的大小,默认32
shuffle: 是否打乱数据,默认为True
seed: 可选参数,打乱数据和进行变换时的随机数种子
save_to_dir: None或字符串，该参数能让你将提升后的图片保存起来，用以可视化
save_prefix：字符串，保存提升后图片时使用的前缀, 仅当设置了save_to_dir时生效
save_format："png"或"jpeg"之一，指定保存图片的数据格式,默认"jpeg"
flollow_links: 是否访问子文件夹中的软链接
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原文链接：https://blog.csdn.net/mieleizhi0522/article/details/82191331

示例：

from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator, array_to_img, img_to_array, load_img
import numpy as np
datagen = ImageDataGenerator(
        rotation_range=40,
        width_shift_range=0.2,
        height_shift_range=0.2,
        shear_range=0.2,
        zoom_range=0.2,
        horizontal_flip=True,
        fill_mode='nearest')
 
gener=datagen.flow_from_directory(r'E:\C3D_Data\trian',#类别子文件夹的上一级文件夹
                                         batch_size=2,
                                         shuffle=False,
                                         save_to_dir=r'E:\C3D_Data\train_result',
                                         save_prefix='trans_',
                                         save_format='jpg')
for i in range(3):
    gener.next()

三、使用增强数据训练：手写数字识别示例

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0
x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0], 28, 28, 1)  # 给数据增加一个维度,从(60000, 28, 28)reshape为(60000, 28, 28, 1)

image_gen_train = ImageDataGenerator(
    rescale=1. / 1.,  # 如为图像，分母为255时，可归至0～1
    rotation_range=45,  # 随机45度旋转
    width_shift_range=.15,  # 宽度偏移
    height_shift_range=.15,  # 高度偏移
    horizontal_flip=False,  # 水平翻转
    zoom_range=0.5  # 将图像随机缩放阈量50％
)
image_gen_train.fit(x_train)

model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Flatten(),
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

model.compile(optimizer='adam',
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=False),
              metrics=['sparse_categorical_accuracy'])

model.fit(image_gen_train.flow(x_train, y_train, batch_size=32), epochs=5, validation_data=(x_test, y_test),
          validation_freq=1)
model.summary()

结果：