ImageDataGenerator中channel_shift_range的影响（Keras图像增强）

Question

也许我理解错了。如果我在我的ImageDataGenerator中实现channel_shift_range，输出应该具有“混乱”的颜色值，对吧？我想使用它来使我的模型更能应对颜色变化的差异。

然而，当我测试它时，我没有看到任何效果。我是不是用错了？这是我的代码：

from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

path = '/mnt/Project/Imaging/samples'

datagen = ImageDataGenerator(channel_shift_range=0.9)

genObject = datagen.flow_from_directory(path,
                                        batch_size=1)

augs = []
i = 0

for batch in genObject:
    augs.append(batch)
    i += 1
    if i > 10:
        break

for item in augs:
    plt.imshow(item[0][0].astype('uint8'))
    plt.show()

环境：
Jupyter Lab
Python 3.6.6
Keras==2.2.4
Keras-Applications==1.0.7
Keras-Preprocessing==1.0.9
tensorboard==1.9.0
tensorflow-gpu==1.9.0

提前感谢您的帮助！

- MahiMai

Answer 1

图像数据的值范围为[0..255]，因此0..0.9的变化几乎不可见。尝试更大的变换来看到任何效果。

请注意，使用rescale=1./255.无效，因为重新缩放是在转换之后应用的。

- hvdm

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我实际上找到了一些更好的东西，而且你可以将其集成到Keras中：https://github.com/aleju/imgaug 它具有随机颜色温度和伽马选项，更像是我所希望的。 - MahiMai