keras圖片數據加強ImageDataGenerator

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'
)

‰ rotation_range 是角度值（在 0~180 範圍內），表示圖像隨機旋轉的角度範圍。
‰ width_shift 和 height_shift 是圖像在水平或垂直方向上平移的範圍（相對於總寬度或總高度的比例）。
‰ shear_range 是隨機錯切變換的角度。
‰ zoom_range 是圖像隨機縮放的範圍。
‰ horizontal_flip 是隨機將一半圖像水平翻轉。若是沒有水平不對稱的假設（好比真實世界的圖像），這種作法是有意義的。
‰ fill_mode是用於填充新建立像素的方法，這些新像素可能來自於旋轉或寬度/高度平移。

 

使用方法：

train_generator = datagen.flow_from_dictionary(
　　dictionary,
　　target_size=(),
　　batch_size=20,
　　class_mode='categorical' # 多分類問題
)model.fir_generator(　　train_generator,　　step_per_epoch=100,　　epochs=10,　　validation_data=validation_generator,　　validation_steps=50)