ImageDataGeneratorでデータを水増ししたい

前提・実現したいこと

ImageDataGeneratorを用い画像を水増ししたいと思い下記のコードを記述したのですが、表示では元の入力画像と変わらない枚数が表示されているため、実際に水増しが行われているか確認するにはどうすればいいですか？

発生している問題

入力が723枚

Found 723 images belonging to 3 classes.

該当のソースコード

python
1import tensorflow as tf
2from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
3
4train_path = "path/train"
5
6train_datagen_augmented = ImageDataGenerator(
7     rescale=1/255,
8     rotation_range=40,
9     width_shift_range=0.2,
10     height_shift_range=0.2,
11     shear_range=0.2,
12     zoom_range=0.2,
13     horizontal_flip=True,
14     fill_mode="nearest"
15)
16
17train_generator_augmented = train_datagen_augmented.flow_from_directory(
18    train_path,
19    target_size=(224, 224),
20    batch_size=32,
21    color_mode="rgb",
22    class_mode="sparse",
23    shuffle=True,
24)

補足情報

今回は訓練データの水増しのみを考えているので、検証データなどの部分は省略しています

行動規範の内容に同意します

回答1件

ベストアンサー

generatorなので実際にループを回すなどしない限りデータは生成されません。
たとえば以下のようなコードによってどのような水増しデータが出来上がるか確認できます。

Python
1from PIL import Image
2import numpy as np
3
4def save_image( img, idx_gen, idx_img, cid):
5    img = Image.fromarray(img.astype(np.uint8)*255)
6    img.save( f'{train_path}/img{idx_gen}_{idx_img}_{cid}.png')
7
8for idx_gen, img_gen in enumerate(train_generator_augmented):
9    if idx_gen >= 4: # 適当な回数で止める
10        break
11
12    imgs, cls = img_gen
13    print(idx_gen, imgs.shape, cls)
14	# 確認用にファイル保存
15    for c in range(imgs.shape[0]):
16        save_image(imgs[c,:,:,:], idx_gen, c, int(cls[c]))