ImageDataGeneratorの引数

前々回の記事: kerasによる画像データ拡張で紹介した、
ImageDataGenerator を使って、色々画像を変換してみます。
引数の一覧はドキュメントにある通りで、
平行移動や回転、色の変更や拡大など色々行えます。
同時に複数を設定することももちろんできるのですが、今回は個々の動作をみたいので、1個ずつ適用しました。
また、どれもランダムに変換するものなので１枚の画像を5回ずつ変換して出力しています。

次が書いてみたコードです。結果がわかりやすいように変数はどれも大きめの値を渡しました。


from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from tensorflow.keras.datasets import cifar10
import matplotlib.pyplot as plt

# データ取得
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = cifar10.load_data()

# 1データだけ抽出。
data = x_train[91: 92] / 255.
label = y_train[91: 92]

parameters = [
    # 整数．画像をランダムに回転する回転範囲
    {"rotation_range": 90},
    # 浮動小数点数（横幅に対する割合）．ランダムに水平シフトする範囲
    {"width_shift_range": 0.5},
    # 浮動小数点数（縦幅に対する割合）．ランダムに垂直シフトする範囲
    {"height_shift_range": 0.5},
    # 浮動小数点数．シアー強度（反時計回りのシアー角度）
    {"shear_range": 90},
    # 浮動小数点数または[lower，upper]．ランダムにズームする範囲．
    # 浮動小数点数が与えられた場合，[lower, upper] = [1-zoom_range, 1+zoom_range]
    {"zoom_range": 0.5},
    # 浮動小数点数．ランダムにチャンネルをシフトする範囲
    {"channel_shift_range": 0.5},
    # 真理値．水平方向に入力をランダムに反転します
    {"horizontal_flip": True},
    # 真理値．垂直方向に入力をランダムに反転します
    {"vertical_flip": True},
]

fig = plt.figure(figsize=(11, 20))
for j, kwargs in enumerate(parameters):
    datagen = ImageDataGenerator(
                            **kwargs
                        )
    # 画像の基本的な統計量を学習する
    datagen.fit(data)

    for i in range(5):
        generated_data, generated_label = datagen.flow(data, label).next()

        ax = fig.add_subplot(len(parameters), 5, i+j*5+1)
        ax.set_xticklabels([])
        ax.set_yticklabels([])
        ax.imshow(generated_data[0])
        if i == 0:
            ax.set_title(kwargs)

plt.show()

結果がこちら。
猫の画像が変換されています。

平行移動や回転した時に、元々のと比べて隙間が発生してしまいますが、
それは、 fill_mode: {“constant”, “nearest”, “reflect”, “wrap”} で指定した方法で保管されます。
(デフォルトは ‘nearest’)

constant は cval で指定した定数。
nearest は境界部分の色を引き延ばした形。
reflect は境界を境に線対称。
wrap は反対側からループするようなイメージです。

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