들어가기 전에
Pandas, Numpy, Matplotlib 등 내용이 방대한 라이브러리는
별도의 페이지에서 설명합니다.
https://keras.io/ko/preprocessing/image/
| 모듈명 | 라이브러리명 | 설명 | 파라미터 |
|---|---|---|---|
| ImageDataGenerator | keras.uitls | 기존 이미지를 가지고 새로운 이미지 생성 | |
| to_categorical | keras.utils | 데이터를 원-핫 인코딩 해준다. |
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from keras.utils import load_img, img_to_array
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 이미지 제너레이터 만들기
ImageDataGenerator(
horizontal_flip = bool,
vertical_flip = bool,
shear_range = float,
brightness_range = list[float, float],
zoom_range = float,
width_shift_range = float,
height_shift_range = float,
rotation_range = float,
rescale = float,
fill_mode = 'str'
)
# 적용
## 모델 학습 시에 적용
train_generator = ImageGenerator(Params).flow(x값, y라벨, batch_size)
model.fit(train_generator, epochs=30 ...)
| 파라미터 | 데이터타입 | 설명 |
|---|---|---|
| horizontal | bool | 수평 방향 뒤집기 여부 |
| vertical_flip | bool | 수직 방향 뒤집기 여부 |
| shear_range | float | 전단 : 아래서부터 한쪽으로 민다. 기울기와 비슷 |
| brightness_range | float | 밝기. 최소% ~ 최대% 만큼 밝기를 조정한다. |
| zoom_range | float | 확대 |
| width_shift_range | float | 너비 조정 |
| height_shift_range | float | 높이 조정 |
| rotation_range | float | 회전율 |
| rescale | float | 각 픽셀 값의 크기 조정. 주어진 값이 곱해진다. |
| fill_mode | str | 이미지 조정으로 인해 빈 픽셀을 채우는 방식 지정 |
fill_mode
(1) ‘constant’: kkkkkkkk|abcd|kkkkkkkk (cval=k)
(2) ‘nearest’: aaaaaaaa|abcd|dddddddd
(3) ‘reflect’: abcddcba|abcd|dcbaabcd
(4) ‘wrap’: abcdabcd|abcd|abcdabcd
| 메서드 | 사용법 | 설명 | 파라미터 |
|---|---|---|---|
| flow | ImageDataGenerator(Params).flow(x, y, batch_size=, …) | 데이터와 라벨 배열을 받아 증강된 데이터의 배치를 생성. x는 원본 이미지, y는 라벨 … | |
| get_random_transform | ImageDataGenerator(Params).get_random_transform(img_shape, seed) | 변형에 대한 무직위 매개변수를 생성(딕셔너리 형태로 파람 반환) | |
| random_transform | ImageDataGenerator(Params).random_transform(x, seed) | 이미지에 무작위 변형을 적용. x와 같은 형태로 반환 | |
| transform_parameters | ImageDataGenerator(Params).transform_parameters(x, 파람들) | 주어진 이미지(x) 에 파람들에 해당하는 변형을 가한다. | |
| fit | ImageDataGenerator(Paramas).fit(x, augment, rouds..) | 샘플 데이터에 생성기를 학습시킨다. 특정 상황에서만 필요. x는 샘플 데이터 | |
| flow_from_directory | ImageDataGenerator(Params).flow_from_directory(…) | 디렉토리 위치를 전달받아 증강/정규화된 데이터 배치 생성 | |
| flow_from_dataframe | ImageDataGenerator(Params).flow_from_dataframe(…) | dataframe과 디렉토리 위치를 전달받아 증강/정규화된 데이터 배치 생성 |