1.源代码：

tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(
    featurewise_center=False,
    samplewise_center=False,
    featurewise_std_normalization=False,
    samplewise_std_normalization=False,
    zca_whitening=False,
    zca_epsilon=1e-06,
    rotation_range=0,
    width_shift_range=0.0,
    height_shift_range=0.0,
    brightness_range=None,
    shear_range=0.0,
    zoom_range=0.0,
    channel_shift_range=0.0,
    fill_mode='nearest',
    cval=0.0,
    horizontal_flip=False,
    vertical_flip=False,
    rescale=None,
    preprocessing_function=None,
    data_format=None,
    validation_split=0.0,
    interpolation_order=1,
    dtype=None
)

2. 参数：

• featurewise_center：布尔值，使输入数据集去中心化（均值为0），逐特征进行。
• samplewise_center：布尔值，使输入数据的每个样本均值为0
• featurewise_std_normalization：布尔值，将输入除以数据集的标准差以完成标准化, 按feature执行
• samplewise_std_normalization：布尔值，将输入的每个样本除以其自身的标准差
• zca_whitening：布尔值，对输入数据施加ZCA白化
• zca_epsilon: ZCA使用的eposilon，默认1e-6
• rotation_range：整数，图片随机转动的角度范围
• width_shift_range：浮点数，一维数组或整数，图片宽度的某个比例，数据提升时图片水平偏移的幅度
• float：如果<1，则除以总宽度的值，如果>=1，则为宽度像素值
• 一维数组：数组中的随机元素
• 整型：来自间隔(-width_shift_range,width_shift_range)之间的整数个像素
• width_shift_range=2：可能值是整数[-1,0,1]，与width_shift_range=[-1,0,1]相同，而当width_shfit_range=1.0时，可能值是半开区间[-1.0,1.0]之间的浮点数（后半句没有理解）。
• height_shift_range：浮点数，图片高度的某个比例，数据提升时图片竖直偏移的幅度。具体含义与width_shift_range相同。
• brightness_range：两个float组成的元组或列表。选择亮度值的范围
• shear_range：浮点数，剪切强度（逆时针方向的剪切变换角度）
• zoom_range：浮点数或[lower, upper]。随机缩放范围，如果是浮点数，[lower, upper] = [1-zoom_range, 1+zoom_range]
• channel_shift_range：浮点数，随机通道转换的范围。
• fill_mode： {"constant", "nearest", "reflect" or "wrap"} 之一。默认为'nearest'。输入边界以外的点根据给定的模式填充：
• 'constant': kkkkkkkk|abcd|kkkkkkkk (cval=k)
• 'nearest': aaaaaaaa|abcd|dddddddd
• 'reflect': abcddcba|abcd|dcbaabcd
• 'wrap': abcdabcd|abcd|abcdabcd
• cval: 浮点数或整数。用于边界之外的点的值，当fill_mode = "constant"时。
• horizontal_flip: 布尔值,随机水平翻转。
• vertical_flip: 布尔值,随机垂直翻转。
• rescale: 重缩放因子。默认为 None。如果是 None 或 0，不进行缩放，否则将数据乘以所提供的值（在应用任何其他转换之后）
• preprocessing_function:该函数应用于每个输入上，在图像被resize和增强之后运行。该函数接收一个参数，一张图像(秩为3的numpy tensor)，同样输出一个相同shape的Numpy tensor。
• data_format:图像数据格式，{"channels_first", "channels_last"} 之一。"channels_last" 模式表示图像输入尺寸应该为(samples, height, width, channels)，"channels_first" 模式表示输入尺寸应该为(samples, channels, height, width)。默认为 在 Keras 配置文件~/.keras/keras.json中的image_data_format值。如果你从未设置它，那它就是"channels_last"。
• validation_split:浮点型。保留用于验证集的图像比例（严格在0,1之间）
• dtype：生成数组使用的数据类型。

3. 使用ImageDataGenerator 类中的方法生成训练集和测试集：

flow: 

该方法输入数据(Numpy或元组形式)和标签（可选）,返回一个迭代器，格式是元组(x,y)或(x)或(x,y,sample_weight)。该方法还可以指定样本输出路径及前缀，格式，用于保存增强处理后的图像。 

flow_from_dataframe:

输入数据为Pandas dataframe格式。返回生成(x, y) 元组的DataFrameIterator。

flow_from_directory:

获取图像路径，生成批量增强数据。该方法只需指定数据所在的路径，而无需输入numpy形式的数据，也无需输入标签值，会自动返回对应的标签值。返回一个生成(x, y)元组的DirectoryIterator。

源码参数：

flow(
    x,
    y=None,
    batch_size=32,
    shuffle=True,
    sample_weight=None,
    seed=None,
    save_to_dir=None,
    save_prefix='',
    save_format='png',
    ignore_class_split=False,
    subset=None
)

参数：

x: 输入数据。秩为 4 的 Numpy 矩阵或元组。如果是元组，第一个元素应该包含图像，第二个元素是另一个 Numpy 数组或一列 Numpy 数组，它们不经过任何修改就传递给输出。可用于将模型杂项数据与图像一起输入。对于灰度数据，图像数组的通道轴的值应该为 1，而对于 RGB 数据，其值应该为 3。
y：标签
batch_size：整型，默认32
shuffle：布尔型，默认True,是否混洗数据
sample_weight：样本权重
seed：默认None
save_to_dir：None 或 字符串（默认为 None）。这使您可以选择指定要保存的正在生成的增强图片的目录
save_prefix: 字符串（默认 ‘’）。保存图片的文件名前缀（仅当 save_to_dir 设置时可用）。
save_format: "png", "jpeg" 之一（仅当 save_to_dir 设置时可用）。默认：“png”。
subset: 数据子集 ("training" 或 "validation")，如果 在 ImageDataGenerator 中设置了 validation_split。
返回值：
一个生成元组 (x, y) 的 Iterator，其中 x 是图像数据的Numpy 数组（在单张图像输入时），或 Numpy 数组列表（在额外多个输入时），y 是对应的标签的 Numpy 数组。如果 'sample_weight' 不是 None，生成的元组形式为(x, y, sample_weight)。如果 y 是 None, 只有 Numpy 数组 x 被返回。

flow_from_dataframe(
    dataframe,
    directory=None,
    x_col='filename',
    y_col='class',
    weight_col=None,
    target_size=(256, 256),
    color_mode='rgb',
    classes=None,
    class_mode='categorical',
    batch_size=32,
    shuffle=True,
    seed=None,
    save_to_dir=None,
    save_prefix='',
    save_format='png',
    subset=None,
    interpolation='nearest',
    validate_filenames=True,
    **kwargs
)

参数：

dataframe: Pandas dataframe，一列为图像的文件名，另一列为图像的类别， 或者是可以作为原始目标数据多个列。
directory: 字符串，目标目录的路径，其中包含在 dataframe 中映射的所有图像。
x_col : 字符串，dataframe中包含目标图像文件夹的目录的列。
y_col: 字符串或字符串列表，dataframe中将作为目标数据的列。
has_ext: 布尔值，如果 dataframe[x_col] 中的文件名具有扩展名则为True，否则为 False。
target_size: 整数元组(height, width)，默认为 (256, 256)。所有找到的图都会调整到这个维度。
color_mode: "grayscale", "rbg" 之一。默认："rgb"。 图像是否转换为 1 个或 3 个颜色通道。
classes: 可选的类别列表 (例如， ['dogs', 'cats'])。默认：None。 如未提供，类比列表将自动从 y_col 中推理出来，y_col将会被映射为类别索引）。 包含从类名到类索引的映射的字典可以通过属性class_indices获得。
class_mode: "categorical", "binary", "sparse", "input", "other" or None之一。 默认："categorical"。决定返回标签数组的类型：
"categorical" 将是2D one-hot编码标签，
"binary" 将是 1D 二进制标签，
"sparse" 将是 1D 整数标签，
"input" 将是与输入图像相同的图像（主要用于与自动编码器一起使用），
"other" 将是y_col数据的numpy数组，None,不返回任何标签（生成器只会产生批量的图像数据，这对使用 model.predict_generator(), model.evaluate_generator() 等很有用）。
batch_size: 批量数据的尺寸（默认：32）。
shuffle: 是否混洗数据（默认：True）
seed: 可选的混洗和转换的随即种子。
save_to_dir: None 或 str (默认: None). 这允许你可选地指定要保存正在生成的增强图片的目录（用于可视化您正在执行的操作）。
save_prefix: 字符串。保存图片的文件名前缀（仅当 save_to_dir 设置时可用）。
save_format: "png","jpeg"之一（仅当save_to_dir设置时可用）。默认："png"。
follow_links: 是否跟随类子目录中的符号链接（默认：False）。
subset: 数据子集 ("training"或"validation")，如果在ImageDataGenerator 中设置了validation_split。
interpolation: 在目标大小与加载图像的大小不同时，用于重新采样图像的插值方法。 支持的方法有"nearest", "bilinear", and "bicubic"。 如果安装了 1.1.3 以上版本的 PIL 的话，同样支持"lanczos"。 如果安装了 3.4.0 以上版本的 PIL 的话，同样支持 "box"和"hamming"。 默认情况下，使用"nearest"。
返回值：
一个生成(x, y) 元组的DataFrameIterator， 其中x是一个包含一批尺寸为 (batch_size, *target_size, channels)的图像样本的numpy数组，y 是对应的标签的 numpy 数组。

flow_from_directory(
    directory,
    target_size=(256, 256),
    color_mode='rgb',
    classes=None,
    class_mode='categorical',
    batch_size=32,
    shuffle=True,
    seed=None,
    save_to_dir=None,
    save_prefix='',
    save_format='png',
    follow_links=False,
    subset=None,
    interpolation='nearest',
    keep_aspect_ratio=False
)

参数：

directory:目标目录的路径。每个类应该包含一个子目录。任何在子目录树下的 PNG, JPG, BMP, PPM 或 TIF 图像，都将被包含在生成器中。
target_size:整数元组(height,width)，默认：(256,256)。所有的图像将被调整到的尺寸.
color_mode:"grayscale","rbg"之一。默认："rgb"。图像是否被转换成 1 或 3 个颜色通道。
classes:可选的类的子目录列表（例如['dogs', 'cats']）。默认：None。如果未提供，类的列表将自动从 directory下的子目录名称/结构中推断出来，其中每个子目录都将被作为不同的类（类名将按字典序映射到标签的索引）。包含从类名到类索引的映射的字典可以通过class_indices属性获得。
class_model："categorical"（多分类问题）, "binary"（二分类）, "sparse"（y_true是单个值）, "input"或None之一。默认："categorical"。决定返回的标签数组的类型：
"categorical"将 2D one-hot编码标签，
"binary"将是1D二进制标签，"sparse"将是 1D 整数标签，
"input"将是与输入图像相同的图像（主要用于自动编码器）。
如果为 None，不返回标签（生成器将只产生批量的图像数据，对于 model.predict_generator(), model.evaluate_generator() 等很有用）。请注意，如果 class_mode 为 None，那么数据仍然需要驻留在 directory 的子目录中才能正常工作。
batch_size: 一批数据的大小（默认 32）。
shuffle:是否混洗数据（默认 True）
seed:可选随机种子，用于混洗和转换。
save_to_dir:None或字符串（默认None）。这使你可以最佳地指定正在生成的增强图片要保存的目录（用于可视化你在做什么）。
save_format:字符串。 保存图片的文件名前缀（仅当 save_to_dir 设置时可用）。
follow_links:是否跟踪类子目录中的符号链接（默认为 False）。
subset:数据子集("training"或"validation")，如果 在 ImageDataGenerator 中设置了 validation_split。
interpolation:在目标大小与加载图像的大小不同时，用于重新采样图像的插值方法。 支持的方法有 "nearest", "bilinear", and "bicubic"。 如果安装了 1.1.3 以上版本的 PIL 的话，同样支持 "lanczos"。 如果安装了 3.4.0 以上版本的 PIL 的话，同样支持 "box" 和 "hamming"。 默认情况下，使用 "nearest"。
返回值：
一个生成(x, y)元组的 DirectoryIterator，其中 x 是一个包含一批尺寸为 (batch_size, *target_size, channels)的图像的 Numpy 数组，y 是对应标签的 Numpy 数组。

4. 实例一个数据集

使用flow生成数据迭代器：

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = cifar10.load_data()
y_train = utils.to_categorical(y_train, num_classes)
y_test = utils.to_categorical(y_test, num_classes)


#图片数据先预处理：
datagen = ImageDataGenerator(
    featurewise_center=True,
    featurewise_std_normalization=True,
    rotation_range=20,
    width_shift_range=0.2,
    height_shift_range=0.2,
    horizontal_flip=True,
    validation_split=0.2)

datagen.fit(x_train)

#使用flow 来生成迭代数据器
model.fit(datagen.flow(x_train, y_train, batch_size=32,
         subset='training'),
         validation_data=datagen.flow(x_train, y_train,
         batch_size=8, subset='validation'),
         steps_per_epoch=len(x_train) / 32, epochs=epochs)

for e in range(epochs):
    print('Epoch', e)
    batches = 0
    for x_batch, y_batch in datagen.flow(x_train, y_train, batch_size=32):
        model.fit(x_batch, y_batch)
        batches += 1
        if batches >= len(x_train) / 32:
            break

使用flow_from_directory（）生成数据迭代器：

train_datagen = ImageDataGenerator(
        rescale=1./255,
        shear_range=0.2,
        zoom_range=0.2,
        horizontal_flip=True)
#数据预处理
test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)

#使用flow_from_directory生成数据迭代器：
train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
        'data/train',
        target_size=(150, 150),
        batch_size=32,
        class_mode='binary')
validation_generator = test_datagen.flow_from_directory(
        'data/validation',
        target_size=(150, 150),
        batch_size=32,
        class_mode='binary')

#进行训练：
model.fit(
        train_generator,
        steps_per_epoch=2000,
        epochs=50,
        validation_data=validation_generator,
        validation_steps=800)