Keras ImageDataGenerator : 임의 변환

Question

무작위 이미지 변환으로 내 데이터 집합을 보강하는 데 관심이 있습니다. 나는 Keras ImageDataGenerator를 사용하고, 하나의 이미지에 random_transform을 적용 할 때 나는 다음과 같은 오류를 받고 있어요 :

--> x = apply_transform(x, transform matrix, img_channel_axis, fill_mode, cval) 
>>> RuntimeError: affine matrix has wrong number of rows. 

은 내가 ImageDataGenerator here의 소스 코드를 발견했다. 그러나 런타임 오류를 디버깅하는 방법을 잘 모르겠습니다. 아래 코드 나는이있다 : random_transform를 호출 할 때

from keras.preprocessing.image import img_to_array, load_img 
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator 
from keras.applications.inception_v3 import preprocess_input  

image_path = './figures/zebra.jpg' 

#data augmentation 
train_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') 

print "\nloading image..." 
image = load_img(image_path, target_size=(299, 299)) 
image = img_to_array(image) 
image = np.expand_dims(image, axis=0) # 1 x input_shape 
image = preprocess_input(image) 

train_datagen.fit(image) 
image = train_datagen.random_transform(image) 

오류는 마지막 줄에서 발생한다.

Answer 1

random_transform은 3D 배열이 필요합니다.

def random_transform(self, x, seed=None): 
    """Randomly augment a single image tensor. 
    # Arguments 
     x: 3D tensor, single image. 
     seed: random seed. 
    # Returns 
     A randomly transformed version of the input (same shape). 
    """ 

그래서 당신이 np.expand_dims 전에 호출해야합니다 :

는 문서화 문자열을 참조하십시오.