从图像生成器绘制图像

Posted 2023-02-16

【中文标题】从图像生成器绘制图像

【英文标题】：Plot images from Image Generator

【发布时间】：2020-03-31 16:14:26

【问题描述】：

我正在尝试绘制由我的图像生成器创建的图像。到目前为止，这是我提供给生成器的数据代码：

train_img_gen = train_img_data_gen.flow_from_directory(os.path.join(training_dir, 'images'),
                                                   target_size=(img_h, img_w),
                                                   batch_size=bs, 
                                                   class_mode=None, # Because we have no class subfolders in this case
                                                   shuffle=True,
                                                   interpolation='bilinear',
                                                   seed=SEED)
#edited part following the already existing answer on ***
x_batch, y_batch = next(train_img_gen)
for i in range (0,32):
    image = x_batch[i]
    plt.imshow(image.transpose(2,1,0))
    plt.show()

我关注了这个问题：Keras images，但没有任何成功。

如何绘制（例如）我的imageGenerator 生成的前 n 张图像？

编辑：

我添加了上述问题中使用的代码，但出现此错误：

---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-7-1a18ce1c1a76> in <module>
     54 valid_gen = zip(valid_img_gen, valid_mask_gen)
     55 
---> 56 x_batch, y_batch = next(train_img_gen)
     57 for i in range (0,32):
     58     image = x_batch[i]

ValueError: too many values to unpack (expected 2)

【问题讨论】：

您收到错误消息了吗？始终将完整的错误消息（从单词“Traceback”开始）作为文本（不是截图）（不是评论）。还有其他有用的信息。

编辑错误

将结果赋值给一个变量result = next(train_img_gen) 并打印它print(result) - 它似乎只返回一个值，而不是您期望的两个值。也许你需要x_batch = next(train_img_gen)。

result 返回具有以下形状的元素矩阵：(4, 256, 256, 3)

因此您可能有 4 张尺寸为 256x256 和 RGB (3) 颜色的图像。可以尝试显示plt.imshow( result[0] )plt.imshow( result[1] )等

【参考方案1】：

最后我解决了这个问题，这是一个尺寸问题。

工作代码是：

x= train_img_gen.next()
for i in range(0,4):
    image = x[i]
    plt.imshow(image)
    plt.show()

生成器为每次迭代返回一个形状为(4,256,256,3) 的矩阵，这意味着我们有 4 个大小为 256x256 和 3 个通道 (RGB) 的图像。

ImageDataGenerator 一次可以处理 4 个图像的“块”（至少在这种情况下，我没有官方参考关于它每次加载多少图像），因为它的主要目的是动态加载图像在训练模型时（避免在内存中预加载大量数据）。

【参考方案2】：

for i in range(len(train_img_gen)):
    batch = train_img_gen[i]

    if batch is made of x and y: #this line is pseudocode
        x, y = batch

    if batch has only x: #this line is peudocode
        x = batch 

    print('images in batch:', len(x))

    for image in x:
        plot

【讨论】：

“它由 x 和 y 组成”是什么意思？

图像和类