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在本文中，你将学习到以下内容：
通过数据增强增加样本量
调整图片大小便于网络训练
前言
图像识别的准备工作就是要对我们拿到手的样本图片进行预处理，具体就是数据增强和调整图片大小，这些准备工作都是为训练网络做准备。图片预处理一定要合理有效，符合机器学习的要求。
数据增强(data augmentation)
当我们拿到一套图片数据准备进行机器学习的时候，样本量往往不够多，因此需要对现有的图片进行数据增强。一方面是为了增加样本量，另一方面能够提高模型的泛化能力。
假设我们有一组商标图片，如下：
商标图片
当我们进行100类的机器学习时，显然这一类的样本量不够多，在这里我们通过keras库进行数据增强。以商标图片中的第一张图片为例：
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator, img_to_array, load_img
pic_path = r'./3ac79f3df8dcd100755525327e8b4710b8122fdc.jpg'
augmentation_path = r'./data_augmentation'
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fromkeras.preprocessing.imageimportImageDataGenerator,img_to_array,load_img
pic_path=r'./3ac79f3df8dcd100755525327e8b4710b8122fdc.jpg'
augmentation_path=r'./data_augmentation'
首先导入keras库，建立图片路径和数据增强保存路径，接下来定义ImageDataGenerator，告诉他通过哪些操作产生新的图片。
data_gen = ImageDataGenerator(
rotation_range=30,
width_shift_range=0.1,
height_shift_range=0.1,
zoom_range=0.2,
fill_mode='nearest')
1
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5
6
data_gen=ImageDataGenerator(
rotation_range=30,
width_shift_range=0.1,
height_shift_range=0.1,
zoom_range=0.2,
fill_mode='nearest')
在这里根据当前的图片需求，选择了旋转、平移、缩放、边缘填充的操作，其他操作详见。有些操作的设置要符合实际情况，比如旋转操作，不能把图片完全倒立了，这样的数据增强反而不利机器学习。
img = load_img(pic_path)
x = img_to_array(img)
x = x.reshape((1,) + x.shape)
n = 1
for batch in data_gen.flow(x, batch_size=1, save_to_dir=augmentation_path, save_prefix='train', save_format='jpeg'):
n += 1
if n > 6: # 6表示生成6张新的图片
break
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img=load_img(pic_path)
x=img_to_array(img)
x=x.reshape((1,)+x.shape)
n=1
forbatchindata_gen.flow(x,batch_size=1,save_to_dir=augmentation_path,save_prefix='train',save_format='jpeg'):
n+=1
ifn>6:# 6表示生成6张新的图片
break
加载图片的地址，转变成array格式给ImageDataGenerator，save_prefix表示新图片的名字前缀，save_format表示新图片保存的格式。需要注意的是，在这里根据我们定义的操作，从这些操作中随机选择几种生成6张图片。
最终在data_augmentation文件夹中生成6张新的商标图片：
新的商标图片
在实际操作中，应该多去尝试数据增强的各种操作。好的样本扩充能够增加模型的泛化能力，提高准确率。数据增强完整代码如下：
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator, img_to_array, load_img
pic_path = r'./3ac79f3df8dcd100755525327e8b4710b8122fdc.jpg'
augmentation_path = r'./data_augmentation'
data_gen = ImageDataGenerator(
rotation_range=30,
width_shift_range=0.1,
height_shift_range=0.1,
zoom_range=0.2,
fill_mode='nearest')
img = load_img(pic_path)
x = img_to_array(img)
x = x.reshape((1,) + x.shape)
n = 1
for batch in data_gen.flow(x, batch_size=1, save_to_dir=augmentation_path, save_prefix='train', save_format='jpeg'):
n += 1
if n > 6:
break
1
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fromkeras.preprocessing.imageimportImageDataGenerator,img_to_array,load_img
pic_path=r'./3ac79f3df8dcd100755525327e8b4710b8122fdc.jpg'
augmentation_path=r'./data_augmentation'
data_gen=ImageDataGenerator(
rotation_range=30,
width_shift_range=0.1,
height_shift_range=0.1,
zoom_range=0.2,
fill_mode='nearest')
img=load_img(pic_path)
x=img_to_array(img)
x=x.reshape((1,)+x.shape)
n=1
forbatchindata_gen.flow(x,batch_size=1,save_to_dir=augmentation_path,save_prefix='train',save_format='jpeg'):
n+=1
ifn>6:
break
图片大小调整(resize)
统一调整图片的大小，便于后面进行机器学习。我们以调整data_augmentation文件夹生成的新图片为例：
from PIL import Image
import os
img_path = r'./data_augmentation'
resize_path = r'./resize_image'
for i in os.listdir(img_path):
im = Image.open(os.path.join(img_path,i))
out = im.resize((224, 224))
if not os.path.exists(resize_path):
os.makedirs(resize_path)
out.save(os.path.join(resize_path, i))
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fromPILimportImage
importos
img_path=r'./data_augmentation'
resize_path=r'./resize_image'
foriinos.listdir(img_path):
im=Image.open(os.path.join(img_path,i))
out=im.resize((224,224))
ifnotos.path.exists(resize_path):
os.makedirs(resize_path)
out.save(os.path.join(resize_path,i))
使用PIL库改变图片大小，使用os库读取文件路径，将resize后的图片放到resize_image文件夹中。resize后的大小为224*224(这个大小是为了后面ResNet使用)。resize后的图片效果如下：
resize后的图片
当你完成这一步的时候，图像识别的准备工作就完成一半了，剩下的就是将这些图片制成tfrecord格式，方便训练网络读取。
