keras图片数据增强ImageDataGenerator

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')

‰ rotation_range 是角度值（在 0~180 范围内），表示图像随机旋转的角度范围。
‰ width_shift 和 height_shift 是图像在水平或垂直方向上平移的范围（相对于总宽度或总高度的比例）。
‰ shear_range 是随机错切变换的角度。
‰ zoom_range 是图像随机缩放的范围。
‰ horizontal_flip 是随机将一半图像水平翻转。如果没有水平不对称的假设（比如真实世界的图像），这种做法是有意义的。
‰ fill_mode是用于填充新创建像素的方法，这些新像素可能来自于旋转或宽度/高度平移。

使用方法：

train_generator = datagen.flow_from_dictionary(
　　dictionary,
　　target_size=(),
　　batch_size=20,
　　class_mode='categorical' # 多分类问题
)

model.fir_generator(　　train_generator,　　step_per_epoch=100,　　epochs=10,　　validation_data=validation_generator,　　validation_steps=50)