当我们要进行数据增强时候可以选择Keras带的增强ImageDataGenerator.flow_from_directory()函数

  from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

也可以使用augment模块
首先安装：pip install Augmentor
倒入该模块：import Augmentor

	p = Augmentor.Pipeline(source_directory=source_dir, output_directory=augment_out_dir)
	p.rotate(probability=0.2, max_left_rotation=2, max_right_rotation=2)  # 旋转参数：0-25
	p.zoom(probability=0.2, min_factor=1.1, max_factor=1.2)               # 缩放min 要大于0
	p.skew(probability=0.2)							 # 透视、变形
	p.random_distortion(probability=0.2, grid_width=100, grid_height=100, magnitude=1) #弹性扭曲
	p.shear(probability=0.2, max_shear_left=2, max_shear_right=2)         # 错切变换
	p.crop_random(probability=0.2, percentage_area=0.8)                   #
	# 截取p.crop_by_size、p.crop_centre()
	p.flip_random(probability=0.2)              # 镜像变换p.flip_left_right()、 p.flip_top_bottom()
	p.random_erasing(probability=0.2, rectangle_area=0.5)                 # 随机去除
	p.sample(n=num_augment)