当我们要进行数据增强时候可以选择Keras带的增强ImageDataGenerator.flow_from_directory()函数
  from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
也可以使用augment模块
首先安装:pip install Augmentor
倒入该模块:import Augmentor
 p = Augmentor.Pipeline(source_directory=source_dir, output_directory=augment_out_dir)p.rotate(probability=0.2, max_left_rotation=2, max_right_rotation=2)  # 旋转参数:0-25p.zoom(probability=0.2, min_factor=1.1, max_factor=1.2)               # 缩放min 要大于0p.skew(probability=0.2)                             # 透视、变形p.random_distortion(probability=0.2, grid_width=100, grid_height=100, magnitude=1) #弹性扭曲p.shear(probability=0.2, max_shear_left=2, max_shear_right=2)         # 错切变换p.crop_random(probability=0.2, percentage_area=0.8)                   ## 截取p.crop_by_size、p.crop_centre()p.flip_random(probability=0.2)              # 镜像变换p.flip_left_right()、 p.flip_top_bottom()p.random_erasing(probability=0.2, rectangle_area=0.5)                 # 随机去除p.sample(n=num_augment)

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