ImageDataGeneratorでデータを水増ししたい

Question

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

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

train_path = "path/train"

train_datagen_augmented = ImageDataGenerator(
     rescale=1/255,
     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"
)

train_generator_augmented = train_datagen_augmented.flow_from_directory(
    train_path,
    target_size=(224, 224),
    batch_size=32,
    color_mode="rgb",
    class_mode="sparse",
    shuffle=True,
)

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

Answer 1

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。

from PIL import Image
import numpy as np

def save_image( img, idx_gen, idx_img, cid):
    img = Image.fromarray(img.astype(np.uint8)*255)
    img.save( f'{train_path}/img{idx_gen}_{idx_img}_{cid}.png')

for idx_gen, img_gen in enumerate(train_generator_augmented):
    if idx_gen >= 4: # 適当な回数で止める
        break

    imgs, cls = img_gen
    print(idx_gen, imgs.shape, cls)
	# 確認用にファイル保存
    for c in range(imgs.shape[0]):
        save_image(imgs[c,:,:,:], idx_gen, c, int(cls[c]))

出力ファイル例

Comments

[pan_p]

ありがとうございます
genetatorのコードの後に学習用のコードを記述した場合は、変換された画像も含め学習は行われるのでしょうか？
それとも上記のコードのようなコードを実行し、画像を生成してからでないと利用できないのでしょうか

[can110]

> genetatorのコードの後に学習用のコードを記述した場合は、変換された画像も含め学習は行われるのでしょうか？
そのとおりです。回答コードのように自身で生成する必要はありません。

[pan_p]

ありがとうございます
すっきりしました