Ирга полезные свойства фото


полезные свойства и противопоказания, рецепты

Ирга (коринка) – ягодный кустарник семейства розоцветные. Ягода имеет богатый состав, применяется в народной медицине, популярна в кулинарии, но весьма неординарно действует на организм. Полезные свойства и противопоказания ирги – тема этой статьи.

Описание растения

Внешне и по вкусу плоды немного напоминают чернику. Ирга растет в самых разных регионах. Приспосабливается к условиям, практически не пропадает, используется не только в качестве плодового источника, но и для живых изгородей. Куст легко переносит обрезку, не болеет.

Краткое описание ирги:

  • растение неприхотливое, морозоустойчивое;
  • цветы мелкие, белого цвета;
  • ягоды до 1 см. в диаметре;
  • цвет плодов синий с белесым налетом.

За последние 10 лет селекционерами выведены канадские сорта, отличающиеся высокой урожайностью и крупным размером ягод.

Состав

Витамины в ирге в комплексе с минеральными веществами и другими биологическими соединениями оказывают положительное действие на организм, участвуют в обменных процессах, нормализуют работу внутренних органов и систем.

Химический состав ирги:

  • каротиноиды: лютеин, бета-каротин, зеаксантин;
  • урсоловая кислота;
  • пектин;
  • витамины: A, P, C, B2;
  • медь, магний, калий, свинец, кобальт;
  • флавоноиды;
  • фенольные соединения;
  • клетчатка;
  • фитостерины.
  • сахара.

Гликемический индекс ирги 20 единиц. Это достаточно низкий показатель. Продукт может использоваться при снижении веса, но содержит фруктозу, поэтому употребляется в первой половине дня.

Калорийность ирги 45 ккал на 100 гр. Энергетическая ценность заготовок из ягоды зависит от добавочных ингредиентов, обычно увеличивается.

Чем полезна ирга для организма

Целебные свойства ирги были замечены еще в 16 веке. Изначально  ягоды использовались для приготовления сладких вин в регионах с дефицитом винограда.

Позднее из плодов стали готовить чай, который справлялся с различными недомоганиями, помогал противостоять инфекциям, боролся с сезонным авитаминозом.

Полезные свойства ирги для человека:

  • снижает холестерин и укрепляет сосуды, препятствует развитию варикоза;
  • предупреждает развитие заболеваний сердца;
  • разжижает кровь, противодействует появлению тромбозов;
  • очищает организм от токсинов;
  • является природным антиоксидантом;
  • содержит вещества, участвующие в кроветворении;
  • повышает иммунитет;
  • сохраняет зрение, предупреждает развитие болезней глаз;
  • улучшает состояние кожи и волос;
  • борется с бессонницей, обладает седативным действием.

Свежие ягоды содержат пищевые волокна, улучшают перистальтику, очищают кишечник, нормализуют стул.

Польза для женщин

Ирга женщинам снимет боли во время менструального цикла, восстановит организм после кровотечений.

Особое место занимает ирга при беременности. Ягода положительно влияет на химический состав крови, помогает будущей матери поддерживать высокий уровень гемоглобина и избежать варикозной болезни.

Плоды избавят от запоров, которые часто сопровождают женщин в этот период жизни.

С осторожностью употребляется ирга при грудном вскармливании первые три месяца. Плоды провоцируют расстройство стула у младенца, усиливают колики.

Как поможет мужчинам

Ирга мужчинам  окажет содействие в выходе из стресса, предотвращении развития сердечно-сосудистых заболеваний. Улучшит циркуляцию крови в паховой области, повысит потенцию.

Тем, кто часто работает за компьютером, улучшит зрение, снимет усталость, предупредит простатит от сидячего образа жизни.

Помощь детям

Ирга детям не противопоказана. В отличие от малины, клубники, земляники, аллергическая реакция в виде диатеза случается редко. В рацион иргу вводят с 3-х лет.

Плоды повысят работоспособность и выносливость у ребят. Успокоят нервы, уберут страхи, наладят сон.

Свежевыжатым соком мажут места от укусов насекомых и разбитые колени.

Применение в косметологии

Лечебными и общеукрепляющими свойствами польза ирги для женщин не ограничивается. Это отличный косметический продукт, который поможет сохранить молодость и улучшить состояние кожи.

Что можно делать из ирги:

Маски. Хорошо работают чистые ягоды, но еще лучше смесь с медом, сливками, экстрактом алоэ. При жирном типе кожи добавляют лимонный сок, глину, отвары трав, масло чайного дерева.

Лед. Слабый отвар ягод легко превратить в тонизирующее средство. Лед быстро избавит от мешков и отечности под глазами, поможет сузить поры и придаст коже свежий вид.

Ярко окрашена только кожица ирги, внутри светлая мякоть. Для приготовления косметических продуктов убирают цветную оболочку.

Возможный вред, противопоказания

Этот продукт принесет больше пользы энергичному человеку. Не желательно употреблять продукт людям, страдающим сонливостью, ощущающим упадок сил, апатию. Несмотря на все лечебные свойства ирги, ягоды могут усугубить состояние.

Не стоит кушать плоды людям, работающим за рулем.

Сколько можно съесть ирги в день? Специалисты рекомендуют употреблять взрослым 200-250 гр., детям не более 50 гр. ягод в сутки.

Основные противопоказания:

  • индивидуальная непереносимость, склонность к аллергии;
  • гипотония;
  • низкая свертываемость крови;
  • ожирение;
  • сахарный диабет.

Ирга способна впитывать тяжелые металлы и токсины. Не стоит собирать ягоды в загрязненных районах, растущие у дорог. Разумнее отдавать предпочтение садовой ирге, выращенной в благоприятных условиях.

Лучше не сочетать ягоду с молочными продуктами. Возможна диарея и дискомфорт желудка.

Вред ирги – весьма относительное понятие. При адекватном употреблении ягода негативного воздействия на организм не окажет. Редко вызывает аллергию или другие неприятные реакции.

Что можно приготовить из ирги

Ирга отлично сочетается с яблоками, грушами, другими фруктами, ягодами. Плоды активно используются для приготовления различных блюд и напитков ассорти, но не менее интересно соло.

После тепловой обработки вкус и аромат ягод меняется, становится ярче.

Простой пирог а-ля шарлотка

С этой ягодой готовят абсолютно любые пирожки, добавляют в булки, используют в прослойке тортов. Ниже рецепт пирога с иргой по мотивам знаменитой шарлотки, подкупающий простотой и скоростью приготовления. Рассчитан на форму 22-23 см. в диаметре.

Ингредиенты:

  • 4 яйца;
  • 1 ст. ирги;
  • 1 ст. сахара;
  • 1 ст. муки;
  • 1 гр. ванилина;
  • 1 ч. л. разрыхлителя.

Приготовление:

  1. Промыть плоды ирги, высыпать на салфетку, пусть ягоды обсохнут.
  2. Яйца взбить в пену.
  3. Постепенно добавить сахар.
  4. Соединить муку с ванилью и разрыхлителем.
  5. Размешать.
  6. Добавить в тесто подсохшую ягоду.
  7. Переложить в форму.
  8. Выпекать пирог при 170 градусах 25-30 минут.
  9. Проверять лучинкой.

Если форма из силикона, то смазывать не нужно. При использовании металлических емкостей рекомендуется покрыть изнутри маслом либо застелить бумагой для выпечки.

Кисель

Еще один способ применения ирги. Из нее получается красивый и приятный на вкус кисель. Здесь указано количество крахмала для напитка средней консистенции. Если не добавлять, получится компот.

Ингредиенты:

  • 1 л. воды;
  • 200 гр. ирги;
  • 100 гр. сахара;
  • 1,5 ст. л. крахмала.

Как приготовить:

  1. Сварить в воде ягоду.
  2. Дать компоту настояться.
  3. Процедить.
  4. По желанию ягоды отжать или протереть.
  5. Пюре вернуть в общую массу.
  6. Отлить немного компота.
  7. Остудить.
  8. Соединить с крахмалом.
  9. Остальной отвар довести до кипения.
  10. Засыпать сахар.
  11. Влить крахмал.
  12. Проварить кисель еще 2-3 минутки.
  13. Выключить плиту.

Такие напитки готовят также из ассорти других ягод и фруктов, добавляя для аромата цедру, листочки мяты, мелиссу, корицу.

Рецепт вина

Вино из ирги в домашних условиях готовится классическим способом, но с добавлением воды. Так как ягода достаточно плотная, без дополнительной жидкости получается маленький выход.

Ингредиенты:

  • 3 кг. ягод;
  • 50 гр. изюма;
  • 1 л. воды;
  • 1,2 кг. сахара.

Приготовление:

  1. Ягоды измельчить.
  2. Отжать сок.
  3. Добавить воду, 500 гр. сахара и немытый изюм.
  4. Накрыть салфеткой.
  5. Поставить в теплое место на 2-3 дня, ежедневно сбивать пену.
  6. Как только ирга хорошо забродит, отжать сусло.
  7. Выбросить мезгу.
  8. Слить будущее вино в бутыль.
  9. Надеть гидрозатвор.
  10. Через 5-7 дней отлить примерно литр вина.
  11. Ввести оставшийся сахар.
  12. Подогреть до 50 градусов. Песок должен раствориться.
  13. Вернуть вино с сахаром в основную массу.
  14. Размешать, снова поставить гидрозатвор.
  15. Дождаться, пока окончится брожение. Процесс займет 15-25 дней.
  16. Слить вино с осадка.
  17. Закрыть.
  18. Поставить в прохладное место на 3-4 месяца.
  19. Продукт должен осветлиться, созреть.

Важно периодически проверять вино на осадок, при образовании переливать в другую тару. При желании, закрепить самогоном или водкой.

Заготовки на зиму

Свежие ягоды – это полезно, но и в холодное время года хочется баловать себя вкусной выпечкой, ароматными напитками, варениками.

Все это делают, если заранее позаботиться о запасах. Здесь самые интересные рецепты из ирги на зиму, которые точно пригодятся.

Приготовление классического варенья

Так как у ягоды не очень выраженный аромат, рекомендуется готовить варенье с добавлением лимонной цедры. Еще берут апельсиновые корочки или любой другой цитрус. Эти компаньоны повышают полезность ирги.

Ингредиенты:

  • 1 кг. ирги;
  • 400 гр. сахара;
  • 150 мл. воды;
  • 1 лимон.

Как приготовить:

  1. Вымыть цитрус со щеткой.
  2. Аккуратно снять цедру, стараясь не захватывать белую корку.
  3. Порубить ножом.
  4. Из половинки цитруса отжать сок.
  5. Смешать сахар, сок лимона и воду.
  6. Поставить на плиту.
  7. Довести до кипения.
  8. Помешивать, песок должен раствориться.
  9. В сироп высыпать иргу.
  10. Довести до кипения, снять пену.
  11. Проварить ягоду в сиропе 5 мин.
  12. Остудить.
  13. Снова проварить 5 мин.
  14. Варенье остудить и последний раз довести до кипения.
  15. Теперь проварить 10 мин.
  16. Сразу разложить в стерильные баночки, объем значения не имеет.
  17. Закатать.

Варенье из ирги на зиму хранят даже при комнатной температуре, но лучше оградить от солнечных лучей и убрать в прохладное место. Так продукт сохранит больше полезных веществ.

 Густой джем

Чтобы приготовить джем из ирги потребуется блендер. Если нет, используйте обычную мясорубку.

Ингредиенты:

  • 1 кг. ягод;
  • 500 гр. сахара;
  • 0,3 ч. л. лимонной кислоты.

Приготовление:

  1. Измельчить ягоды.
  2. Смешать с сахаром.
  3. Оставить на час, чтобы появился сок, а песок растворился.
  4. Поставить на плиту.
  5. Варить 30 мин.
  6. Развести лимонную кислоту в 20 мл. горячей воды, добавить.
  7. Готовить еще 5-10 мин. на минимальном огне.
  8. Разложить джем по баночкам.
  9. Закатать. После остывания консистенция станет гуще.

Сладкие заготовки из ирги желательно варить в посуде с толстым дном, тогда варенья и джемы точно не пригорят.

Рецепт компота с лимонной кислотой

Рецептов компотов много, но здесь самый полезный вариант без стерилизации. В нем сохранятся витамины. Компот из ирги получается яркий, ароматный, прекрасно хранится, если соблюдать технологию и стерильность.

Ингредиенты:

  • 300 гр. ирги;
  • 2,6 л. воды;
  • 250 гр. сахара;
  • 1 ч. л. лимонной кислоты;
  • 1 веточка мяты (необязательно).

Как приготовить:

  1. Ягоды вымыть, высушить.
  2. Банку и крышку стерилизовать.
  3. Воду поставить на плиту, сразу добавить сахарный песок.
  4. Пересыпать плоды в банку.
  5. Добавить лимонную кислоту.
  6. Кинуть веточку мяты.
  7. Залить доверху кипящим сиропом.
  8. Компот закатать.
  9. Перевернуть.
  10. Обернуть теплым одеялом.
  11. Забыть про него минимум на сутки или до полного остывания.
  12. Вернуть банку в естественное положение.
  13. Поставить в прохладное место.

Очень вкусный получается компот, если добавить в банку дольку апельсина или маленький кусочек палочки корицы.

Как правильно замораживать

Если нет времени заниматься консервацией или хочется зимой употреблять свежие ягоды (добавлять в кашу, пироги, другие десерты), то не обойтись без морозилки.

Как осуществляется заморозка ирги:

  1. Ягоды промываются и высушиваются.
  2. Ирга раскладывается в контейнеры либо в пакеты, герметично упаковывается.
  3. Помещается в морозилку.

Так как плоды не влажные, их не нужно раскладывать тонким слоем, замораживать, а затем пересыпать в общий пакет.

Если нормально просушить, ягоды не слипнутся. В любой момент набирайте нужное количество.

Сушка, вяление

Сушеная ирга заготавливается двумя способами: ягоды целиком либо в виде пастилы. В первом варианте продукт:

  1. Рассыпать на воздухе.
  2. Поместить на солнышко.
  3. Оставить на несколько дней.

Или же использовать специальную электрическую сушилку, упрощающую процесс. Мыть иргу предварительно не следует.

Если планируется приготовить пастилу:

  1. Ягоды ополаскивают.
  2. Измельчают.
  3. Иногда уваривают или просто отжимают лишний сок.
  4. Массу размазывают на пленку слоем до 0,5 см.
  5. Просушивают естественным способом, в духовке либо в электрической сушилке.

Ответы на частые вопросы

  • Ирга повышает или понижает давление?

Ягода понижает артериальное давление, укрепляет стенки сосудов, полезна при гипертонии, но противопоказана при гипотонии.

  • Можно ли использовать другие части растения, не только ягоды?

В народной медицине применяют побеги, кору, корневища, но больше изучены полезные свойства листьев ирги. Из них готовят настои, отвары, спиртовые настойки.

Лечебные средства помогают справиться с простудой, авитаминозом, укрепить сосуды, применяются для лечения варикозной болезни.

  • Может ли употребляться ирга при сахарном диабете?

В ягодах содержится сахар, который навредит организму человека с сахарным диабетом. Поэтому вводить в рацион не рекомендуется либо строго в ограниченном количестве с учетом хлебных единиц.

Но при сахарном диабете заваривают чай из листьев и коры самого кустарника. Напитки снижают холестерин, успокаивают, имеют ряд других полезных свойств.

  • Не навредит ли ирга при панкреатите?

Все зависит от количества. Если употреблять 50-100 гр. ягод в день, продукт уменьшит болезненные ощущения, тошноту и другие неприятные симптомы заболевания.

Поможет успокоить раздраженный орган чай или морс из ягод, настой листьев. При злоупотреблении добиваются обратного эффекта.

Польза ягод ирги для организма человека неоспорима, но медикаментозного лечения продукт не заменит. При серьезных проблемах со здоровьем разумнее обратиться к врачу.

О полезных свойствах и противопоказаниях жимолости читайте здесь.

Будьте здоровы!

Лучший размер изображения Open Graph (украдено с лучших веб-сайтов 2018 года)

Каждый хочет кусочек вашего милого изображения Open Graph. Я говорю о Facebook, Twitter, Pinterest, LinkedIn, Google+, Slack, Yammer, Facebook Messenger, WhatsApp, Reddit, официальном форуме фанатов Hello Kitty, список можно продолжить.

Каждый из них возьмет ваше og: изображение и изменит его размер, обрежет его и раскроет, пока он не поместится в ленте Facebook, временной шкале Twitter или в электронной рассылке вашего отца о картошке.Кому-то нравится большой и широкий, а кому-то маленький и квадратный. Здесь нет суждения.

Но вы можете установить только одно изображение Open Graph. Итак, как вы обслуживаете все эти платформы? Какой размер изображения и соотношение сторон лучше всего?

Давай погуглим!

Согласно первой странице Google:

Нет единого мнения. Итак…

Я проанализировал, как 30 очень популярных веб-сайтов используют og: image

Я выбрал веб-сайты, которые а) очень популярны, б) имеют страницы, которые просят поделиться, и в) пощекотали меня.

Вот кто сделал сокращение: adobe.com, amazon.com, answers.yahoo.com, apple.com, bbc.co.uk, bestbuy.com, buzzfeed.com, cnn.com, ebay.com, etsy. com, forbes.com, foxnews.com, goodreads.com, homedepot.com, ikea.com, indiatimes.com, medium.com, microsoft.com, news.yahoo.com, nytimes.com, quora.com, reddit. com, stackoverflow.com, store.steampowered.com, theguardian.com, udemy.com, walmart.com ,ashingpost.com, wikipedia.org, wordpress.com.

Результаты

Хотите рекомендации? Перейти прямо к шпаргалке.

На главной странице:

  • 57% веб-сайтов используют og: image
  • Ширина изображения варьируется от 291 до 1484 (в среднем: 871 )
  • Высота изображения варьируется от 167 до 1200 (в среднем: 564 )
  • 53% с og: image установить горизонтальное изображение
    • 56% установить соотношение 1,9: 1 (80% точно 1200 x 630 )
    • 41% установить ширину точно 1200
  • 41% с помощью og: image установить квадратное изображение
    • Со средним размером 554 x 554
  • 43% веб-сайтов делать не использовать og : image
  • Udemy устанавливает изображение размером 576 x 167 (соотношение 3.45: 1 , wtf?)
  • Walmart устанавливает битое изображение (ай)

На страницах статей и продуктов:

  • 93% веб-сайтов используют og: image
  • Ширина изображения варьируется от 316 От до 3200 (в среднем: 960 )
  • Высота изображения варьируется от 215 до 1400 (в среднем: 547 )
  • 64% с og: image set точные размеры
    • 72% set горизонтальное изображение
    • 50% установить ширину 1000 или больше
  • 36% с og: image изменить размеры изображения от страницы к странице
  • 7% веб-сайтов (Quora и Amazon) do , а не используйте og: image
    • Quora тяжелый текст, и им, возможно, нужно больше места для текста.
    • Amazon удивляет меня, но, похоже, они не очень заботятся о визуальных эффектах в целом.

Поиск шаблона

Из приведенных выше результатов не было выявлено сильного шаблона. Но, если мы игнорируем веб-сайты, которые устанавливают случайные размеры, дурацкие соотношения сторон и неработающие изображения: 8 веб-сайтов остаются действующими.

Я их называю… перфекционистами !

👏 для apple.com, forbes.com, foxnews.com, goodreads.com, indiatimes.com, nytimes.com, stackoverflow.com, theguardian.com.

Эти парни знают, в чем дело.

Что делают перфекционисты?

На главной странице: 50% установите соотношение 1,9: 1 , при 75% установите точно 1200 x 630

На страницах статей и продуктов: 63% установите соотношение 1,9: 1 , с 60 % установить точно 1200 x 630

А как насчет twitter: image?

Twitter позволяет заменить og: image другим изображением, установив метатег twitter: image.Если twitter: image не существует, будет использоваться og: image.

Как эти 30 веб-сайтов используют twitter: image?

Довольно плохо. В большинстве случаев twitter: image совпадает с og: image, что ни к чему не приводит.

Только 4 веб-сайта используют twitter: image по назначению:

  • Buzzfeed: og: image = random sizes, twitter: image = 625 x 415 (1.5: 1)
  • Forbes : og: image = 600 x 315 (1,9: 1), twitter: image = 600 x 300 (2: 1)
  • Goodreads : og: image = 1200 x 630 (1.9: 1), twitter: image = 450 x 450 (1: 1)
  • Wordpress : og: image = 1200 ширина x случайная высота, twitter: image = 640 ширина x случайная высота

Путь Buzzfeed и Wordpress используйте twitter: изображение для меня не имеет смысла. Возможно, разработчики обновили og: image, но забыли о twitter: image, и они рассинхронизировались.

У Forbes и Goodreads здесь есть особая стратегия, следуя советам непосредственно из документации Twitter.

Сводка и шпаргалка

Какой размер og: изображения для моей домашней страницы?

Не беспокойтесь о настройке.

Но если вы это сделаете…

  • Хотите пейзажное изображение? 1200 x 630 (1,9: 1)
  • Хотите квадратное изображение? 1200 x 1200

Для перфекционистов: Установите для пейзажного изображения разрешение 1200 x 630 (1,9: 1).

Какой размер og: изображения для страниц моих статей и продуктов?

  • Альбомное изображение
  • Ширина от 1000 до 3200 пикселей
  • Любая высота

Для перфекционистов: Установите пейзажное изображение с разрешением 1200 x 630 (1.9: 1)

Стоит ли использовать twitter: image?

Нет, не беспокойтесь.

Для перфекционистов:

  • Хотите пейзажное изображение?
    • Следуйте документам Twitter: Резюме с большим изображением
    • Соотношение сторон 2: 1 (например: 1200 x 600 пикселей)
    • Минимальные размеры: 300 x 157
    • Максимальные размеры: 4096 x 4096
  • Хотите квадратное изображение ?
    • Следуйте документам Twitter: Сводная карточка
    • Соотношение сторон 1: 1 (например: 600 x 600 пикселей)
    • Минимальные размеры: 144 x 144
    • Максимальные размеры: 4096 x 4096

Обратный инжиниринг успешных веб-сайтов может раскрыть интересные идеи

Вот несколько идей, которые я планирую изучить в ближайшее время:

  • Какие ключевые слова наиболее популярные на главной странице Reddit? Изменилось ли это со временем?
  • Каково среднее количество комментариев в ветке Hacker News? Какие темы привлекают больше всего?
  • Какой самый распространенный размер шрифта основного текста? Меняется ли он в разных точках останова?
  • Какие хэштеги Instagram используются самыми популярными аккаунтами?

Если вас это щекочет, подпишитесь ниже, и я пришлю вам электронное письмо, когда напишу статью:

Я знаю, электронные письма - отстой.Обещаю отправлять только качественные материалы. А если нет, просто отпишитесь!

Бонус: необработанные данные

Просмотрите необработанные данные в Google Таблицах

Если вы обнаружите какие-либо дополнительные шаблоны или что-то, что я пропустил, сообщите мне!

.

Гипсовый минерал | Использование и собственность

Скалы: Галереи фотографий вулканических, осадочных и метаморфических пород с описаниями.
Минералы: Информация о рудных минералах, драгоценных камнях и породообразующих минералах.
Вулканы: Статьи о вулканах, вулканических опасностях и извержениях прошлого и настоящего.
Драгоценные камни: Цветные изображения и статьи об алмазах и цветных камнях.
Общая геология: Статьи о гейзерах, маарах, дельтах, перекатах, соляных куполах, воде и многом другом!
Geology Store: Молотки, полевые сумки, ручные линзы, карты, книги, кирки твердости, золотые кастрюли.
Алмазы: Узнайте о свойствах алмаза, его многочисленных применениях и открытиях.
.

Предварительная обработка графических данных

image_dataset_from_directory функция

  tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory ( каталог label = "предполагаемый", label_mode = "int", class_names = Нет, color_mode = "RGB", batch_size = 32, image_size = (256, 256), shuffle = True, семя = Нет, validation_split = Нет, подмножество = Нет, интерполяция = "билинейный", follow_links = Ложь, )  

Создает тс.data.Dataset из файлов изображений в каталоге.

Если ваша структура каталогов:

  main_directory / ... class_a / ...... a_image_1.jpg ...... a_image_2.jpg ... class_b / ...... b_image_1.jpg ...... b_image_2.jpg  

Затем вызов image_dataset_from_directory (main_directory, labels = 'inferred') вернет tf.data.Dataset , который дает пакеты изображений из подкаталоги class_a и class_b вместе с ярлыками 0 и 1 (0 соответствует class_a и 1 соответствует class_b ).

Поддерживаемые форматы изображений: jpeg, png, bmp, gif. Анимированные гифки обрезаются до первого кадра.

Аргументы

  • каталог : каталог, в котором находятся данные. Если меток "предполагаемый", он должен содержать подкаталоги, каждый из которых содержит изображения для класса. В противном случае структура каталогов игнорируется.
  • ярлыки : Либо "предполагаемый" (метки генерируются из структуры каталогов), или список / кортеж целочисленных меток того же размера, что и количество файлы изображений, найденные в каталоге.Этикетки следует отсортировать по в алфавитно-цифровом порядке путей к файлам изображений (получено через os.walk (каталог) на Python).
  • label_mode : - 'int': означает, что метки закодированы как целые числа (например, для sparse_categorical_crossentropy потеря ). - "категоричный" означает, что ярлыки закодирован как категориальный вектор (например, для categoryorical_crossentropy потерь). - «двоичный» означает, что метки (их может быть только 2) кодируются как float32 скаляров со значениями 0 или 1 (е.г. для binary_crossentropy ). - Нет (без ярлыков).
  • class_names : Допустимо только в том случае, если «метки» являются «предполагаемыми». Это явный список имен классов (должен совпадать с именами подкаталогов). Используемый контролировать порядок занятий (в противном случае используется алфавитно-цифровой порядок).
  • color_mode : Один из вариантов «оттенки серого», «rgb», «rgba». По умолчанию: «rgb». Будут ли изображения преобразованы в иметь 1, 3 или 4 канала.
  • batch_size : размер пакетов данных.По умолчанию: 32.
  • image_size : Размер для изменения размера изображений после их чтения с диска. По умолчанию (256, 256) . Поскольку конвейер обрабатывает пакеты изображений, которые все должны иметь того же размера, это должно быть предусмотрено.
  • перемешать : перемешивать ли данные. По умолчанию: True. Если установлено значение False, данные сортируются в алфавитно-цифровом порядке.
  • seed : Дополнительное случайное начальное число для перемешивания и преобразований.
  • validation_split : необязательное значение с плавающей запятой между 0 и 1, часть данных, которые нужно зарезервировать для проверки.
  • подмножество : Одно из «обучение» или «проверка». Используется, только если установлено validation_split .
  • интерполяция : строка, метод интерполяции, используемый при изменении размера изображений. По умолчанию билинейный . Поддерживает билинейных , ближайших , бикубических , площадь , lanczos3 , lanczos5 , гауссов , mitchellcubic .
  • follow_links : посещать ли подкаталоги, на которые указывают символические ссылки.По умолчанию False.

Возврат

Объект tf.data.Dataset . - Если label_mode равно None, это дает float32 тензора формы (размер_пакета, размер_изображения [0], размер_изображения [1], число_каналов) , кодирование изображений (правила относительно num_channels см. ниже). - В противном случае получается кортеж (изображения, метки) , где изображений имеет форму (batch_size, image_size [0], image_size [1], num_channels) , и метки следует формату, описанному ниже.

Правила относительно формата этикеток: - если label_mode равен int , метки представляют собой тензор формы int32 (размер партии,) . - если label_mode - это двоичный , метки представляют собой тензор float32 1 и 0 формы (batch_size, 1) . - если label_mode - это категориальный , метки - тензор float32 формы (batch_size, num_classes) , представляющий собой горячую кодирование индекса класса.

Правила относительно количества каналов в полученных изображениях: - если color_mode - это оттенков серого , в тензорах изображения 1 канал. - если color_mode - это rgb , В тензоре изображения есть 3 канала. - если color_mode - это rgba , В изображении есть 4-х канальные тензоры.


load_img функция

  tf.keras.preprocessing.image.load_img ( path, grayscale = False, color_mode = "rgb", target_size = None, interpolation = "ближайший" )  

Загружает изображение в формат PIL.

использование:

  изображение = tf.keras.preprocessing.image.load_img (путь_к образу) input_arr = keras.preprocessing.image.img_to_array (изображение) input_arr = np.array ([input_arr]) # Преобразование отдельного изображения в пакет. прогнозы = model.predict (input_arr)  

Аргументы

  • путь : путь к файлу изображения.
  • оттенки серого : УСТАРЕЛО используйте color_mode = "grayscale" .
  • color_mode : Один из вариантов «оттенки серого», «rgb», «rgba».По умолчанию: «rgb». Желаемый формат изображения.
  • target_size : Либо Нет (по умолчанию исходный размер) или кортеж целых чисел (img_height, img_width) .
  • интерполяция : метод интерполяции, используемый для передискретизации изображения, если целевой размер отличается от размера загруженного изображения. Поддерживаемые методы: «ближайший», «билинейный» и «бикубический». Если установлена ​​PIL версии 1.1.3 или новее, то "lanczos" также поддерживается.Если установлена ​​PIL версии 3.4.0 или новее, "бокс" и также поддерживаются "хамминг". По умолчанию используется «ближайший».

Возврат

Экземпляр изображения PIL.

Поднимает

  • ImportError : если PIL недоступен.
  • ValueError : если метод интерполяции не поддерживается.

img_to_array функция

  тф.керас. Препроцессинг. Образ.img_to_array (img, data_format = None, dtype = None)  

Преобразует экземпляр изображения PIL в массив Numpy.

использование:

  из PIL import Image img_data = np.random.random (размер = (100, 100, 3)) img = tf.keras.preprocessing.image.array_to_img (img_data) массив = tf.keras.preprocessing.image.img_to_array (img)  

Аргументы

  • img : Входной экземпляр образа PIL.
  • data_format : формат данных изображения, может быть либо "channels_first", либо "каналы_последний".По умолчанию Нет , в этом случае глобальная настройка tf.keras.backend.image_data_format () используется (если вы его не изменили, по умолчанию "channels_last").
  • dtype : Dtype для использования. По умолчанию Нет , в этом случае глобальная настройка tf.keras.backend.floatx () используется (если вы его не изменили, по умолчанию к "float32")

Возврат

Массив 3D Numpy.

Поднимает

  • ValueError : если недопустимый img или data_format передается.

ImageDataGenerator класс

  tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator ( featurewise_center = Ложь, samplewise_center = Ложь, featurewise_std_normalization = Ложь, samplewise_std_normalization = Ложь, zca_whitening = Ложь, zca_epsilon = 1e-06, диапазон_ вращения = 0, width_shift_range = 0,0, height_shift_range = 0,0, яркость_диапазона = Нет, shear_range = 0,0, zoom_range = 0,0, channel_shift_range = 0,0, fill_mode = "ближайший", cval = 0.0, horizontal_flip = Ложь, vertical_flip = Ложь, rescale = Нет, preprocessing_function = Нет, data_format = Нет, validation_split = 0,0, dtype = Нет, )  

Создает пакеты данных тензорного изображения с увеличением данных в реальном времени.

Данные будут зациклены (пакетами).

Аргументы

  • featurewise_center : Boolean. Установите для входного среднего значения 0 по набору данных по функциям.
  • samplewise_center : логический.Установите для каждого образца среднее значение 0.
  • featurewise_std_normalization : логический. Разделите входные данные по стандартным параметрам набора данных.
  • samplewise_std_normalization : логический. Разделите каждый ввод на его стандартное значение.
  • zca_epsilon : epsilon для отбеливания ZCA. По умолчанию 1e-6.
  • zca_whitening : логический. Нанесите отбеливание ZCA.
  • диапазон_ вращения : внутр. Диапазон градусов для случайных вращений.
  • width_shift_range : Float, 1-D array-like или int - float: доля общей ширины, если <1, или пикселей, если> = 1.- 1-мерный массив: случайные элементы из массива. - int: целое число пикселей из интервала (-диапазон_ширина, + диапазон_ширина) - При width_shift_range = 2 возможных значения целые числа [-1, 0, +1] , то же, что и для width_shift_range = [- 1, 0, +1] , в то время как с width_shift_range = 1.0 возможных значения - float в интервале [-1,0, +1,0).
  • height_shift_range : Float, 1-D array-like или int - float: доля общей высоты, если <1, или пикселей, если> = 1.- 1-мерный массив: случайные элементы из массива. - int: целое число пикселей из интервала (-диапазон_высоты, + диапазон_высоты) - При height_shift_range = 2 возможных значения целые числа [-1, 0, +1] , то же, что и для height_shift_range = [- 1, 0, +1] , в то время как с height_shift_range = 1.0 возможных значения - числа с плавающей запятой в интервале [-1,0, +1,0).
  • диапазон_яркости : кортеж или список из двух чисел с плавающей запятой.Диапазон для комплектации значение сдвига яркости от.
  • диапазон сдвига : Плавающий. Интенсивность сдвига (Угол сдвига против часовой стрелки в градусах)
  • диапазон масштабирования : плавающий или [нижний, верхний]. Диапазон случайного увеличения. Если число с плавающей запятой, [нижний, верхний] = [1-диапазон_увеличения, 1 + диапазон_жума] .
  • channel_shift_range : Плавающий. Диапазон случайных сдвигов каналов.
  • fill_mode : Одно из {"постоянное", "ближайшее", "отражение" или "перенос"}.По умолчанию - «ближайший». Точки за пределами ввода закрашиваются согласно заданному режиму: - 'константа': kkkkkkkk | abcd | kkkkkkkk (cval = k) - 'ближайший': aaaaaaaa | abcd | dddddddd - 'отразить': abcddcba | abcd | dcbaabcd - 'обертка': abcdabcd | abcd | abcdabcd
  • cval : Float или Int. Значение, используемое для точек за пределами границ когда fill_mode = "constant" .
  • horizontal_flip : логический. Произвольно переворачивайте входы по горизонтали.
  • vertical_flip : логическое значение. Произвольно переворачивайте входы по вертикали.
  • rescale : коэффициент масштабирования. По умолчанию Нет. Если None или 0, масштабирование не применяется, в противном случае мы умножаем данные на предоставленное значение (после применения всех остальных преобразований).
  • preprocessing_function : функция, которая будет применяться к каждому входу. Функция запустится после изменения размера и увеличения изображения. Функция должна принимать один аргумент: одно изображение (тензор Numpy ранга 3), и должен выводить тензор Numpy с той же формой.
  • data_format : Формат данных изображения, либо "каналы_первый", либо "каналы_последний". Режим "channels_last" означает, что изображения должны иметь форму (образцы, высота, ширина, каналы) , Режим "channels_first" означает, что изображения должны иметь форму (образцы, каналы, высота, ширина) . По умолчанию используется значение image_data_format , найденное в вашем Файл конфигурации Keras по адресу ~ / .keras / keras.json . Если вы никогда не устанавливали его, то это будет «channels_last».
  • validation_split : Float. Часть изображений, зарезервированных для проверки (строго между 0 и 1).
  • dtype : Dtype для использования для сгенерированных массивов.

Примеры

Пример использования .flow (x, y) :

  (x_train, y_train), (x_test, y_test) = cifar10.load_data () y_train = np_utils.to_categorical (y_train, num_classes) y_test = np_utils.to_categorical (y_test, num_classes) datagen = ImageDataGenerator ( featurewise_center = True, featurewise_std_normalization = Верно, Rotation_range = 20, width_shift_range = 0.2, height_shift_range = 0,2, horizontal_flip = True) # вычислить количества, необходимые для поэлементной нормализации # (стандартное, среднее и основные компоненты, если применяется отбеливание ZCA) datagen.fit (x_train) # соответствует модели на пакетах с увеличением данных в реальном времени: model.fit (datagen.flow (x_train, y_train, batch_size = 32), steps_per_epoch = len (x_train) / 32, epochs = эпохи) # вот более "ручной" пример для e в диапазоне (эпохах): print ('Эпоха', e) партии = 0 для x_batch, y_batch в датагене.поток (x_train, y_train, batch_size = 32): model.fit (x_batch, y_batch) партии + = 1 если партии> = len (x_train) / 32: # нам нужно разорвать цикл вручную, потому что # генератор зацикливается бесконечно сломать  

Пример использования .flow_from_directory (каталог) :

  train_datagen = ImageDataGenerator ( rescale = 1. / 255, shear_range = 0,2, zoom_range = 0,2, horizontal_flip = True) test_datagen = ImageDataGenerator (масштабирование = 1./ 255) train_generator = train_datagen.flow_from_directory ( 'данные / поезд', target_size = (150, 150), batch_size = 32, class_mode = 'двоичный') validation_generator = test_datagen.flow_from_directory ( 'проверка достоверности данных', target_size = (150, 150), batch_size = 32, class_mode = 'двоичный') model.fit ( train_generator, steps_per_epoch = 2000, эпох = 50, validation_data = validation_generator, validation_steps = 800)  

Пример одновременного преобразования изображений и масок.

  # создаем два экземпляра с одинаковыми аргументами data_gen_args = dict (featurewise_center = True, featurewise_std_normalization = Верно, диапазон_ вращения = 90, width_shift_range = 0,1, height_shift_range = 0,1, zoom_range = 0,2) image_datagen = ImageDataGenerator (** data_gen_args) mask_datagen = ImageDataGenerator (** data_gen_args) # Предоставьте одинаковые аргументы начального числа и ключевого слова для методов соответствия и потока семя = 1 image_datagen.fit (images, augment = True, seed = seed) mask_datagen.fit (маски, augment = True, seed = seed) image_generator = image_datagen.flow_from_directory ( 'данные / изображения', class_mode = Нет, seed = семя) mask_generator = mask_datagen.flow_from_directory ( 'данные / маски', class_mode = Нет, seed = семя) # объединить генераторы в один, который дает изображение и маски train_generator = zip (генератор_образа, генератор_маски) model.fit ( train_generator, steps_per_epoch = 2000, эпох = 50)  

поток метод

  ImageDataGenerator.течь( Икс, y = Нет, batch_size = 32, shuffle = True, sample_weight = Нет, семя = Нет, save_to_dir = Нет, save_prefix = "", save_format = "png", подмножество = Нет, )  

Принимает массивы данных и меток, генерирует пакеты расширенных данных.

Аргументы

  • x : входные данные. Массив Numpy ранга 4 или кортеж. Если кортеж, первый элемент должен содержать изображения, а второй элемент - другой numpy массив или список массивов numpy, который передается на вывод без любые модификации.Может использоваться для подачи различных данных модели вместе с изображениями. В случае данных в градациях серого ось каналов массив изображений должен иметь значение 1, в случае данных RGB он должен иметь значение 3, а в случае данных RGBA должно иметь значение 4.
  • y : Этикетки.
  • batch_size : Int (по умолчанию: 32).
  • перемешать : Boolean (по умолчанию: True).
  • sample_weight : Вес образцов.
  • seed : Int (по умолчанию: нет).
  • save_to_dir : None или str (по умолчанию: None). Это позволяет вам при желании укажите каталог, в который будут сохраняться расширенные изображения. сгенерировано (полезно для визуализации того, что вы делаете).
  • save_prefix : Str (по умолчанию: '' ). Префикс, используемый для имен файлов сохраненных картинки (актуально, только если установлено save_to_dir ).
  • save_format : один из «png», «jpeg» (актуально, только если установлено save_to_dir ).По умолчанию: «png».
  • подмножество : подмножество данных ( «обучение» или «проверка» ), если validation_split устанавливается в ImageDataGenerator .

Возврат

Итератор , дающий кортежи из (x, y) где x - массив данных изображения numpy (в случае ввода одного изображения) или список массивов numpy (в случае с дополнительные входы) и y - массив numpy соответствующих этикеток.Если sample_weight не равно None, Полученные кортежи имеют вид (x, y, sample_weight) . Если y равно None, возвращается только массив numpy x .


flow_from_dataframe метод

  ImageDataGenerator.flow_from_dataframe ( фрейм данных directory = None, x_col = "имя файла", y_col = "класс", weight_col = Нет, target_size = (256, 256), color_mode = "RGB", классы = Нет, class_mode = "категориальный", batch_size = 32, shuffle = True, семя = Нет, save_to_dir = Нет, save_prefix = "", save_format = "png", подмножество = Нет, интерполяция = "ближайший", validate_filenames = True, ** kwargs )  

Принимает фрейм данных и путь к каталогу + генерирует пакеты.

Сгенерированные пакеты содержат дополненные / нормализованные данные.

Простое руководство можно найти здесь.

Аргументы

  • фрейм данных : фрейм данных Pandas, содержащий пути к файлам относительно каталог (или абсолютные пути, если каталог - Нет) изображений в строковом столбце. Он должен включать другие столбцы в зависимости от class_mode : - если class_mode - это "категориальный" (значение по умолчанию) он должен включать столбец y_col с классы каждого изображения.Значения в столбце могут быть строкой / списком / кортежем если один класс или список / кортеж, если несколько классов. - если class_mode - это "двоичный" или "разреженный" , он должен включать данный y_col столбец со значениями классов в виде строк. - если class_mode - "raw" или "multi_output" он должен содержать столбцы указано в у_кол . - если class_mode равно "input" или Нет нет необходим дополнительный столбец.
  • каталог : строка, путь к каталогу для чтения изображений. Если Нет , данные в столбце x_col должны быть абсолютными путями.
  • x_col : строка, столбец в кадре данных , который содержит имена файлов (или абсолютные пути, если каталог равен Нет ).
  • y_col : строка или список, столбец / с в кадре данных , который имеет целевые данные.
  • weight_col : строка, столбец в кадре данных , который содержит образец веса.По умолчанию: Нет .
  • target_size : кортеж целых чисел (высота, ширина) , по умолчанию: (256, 256) . Размеры, до которых будут изменены все найденные изображения.
  • color_mode : одно из «оттенков серого», «rgb», «rgba». По умолчанию: «rgb». Будь то изображения будут преобразованы в 1 или 3 цветовых канала.
  • классы : дополнительный список классов (например, ['собаки', 'кошки'] ). По умолчанию Никто. Если не указан, список классов будет автоматически полученный из y_col , который будет отображаться в индексы меток, будет быть буквенно-цифровым).Словарь, содержащий отображение из класса имена для индексов классов можно получить через атрибут класс_индексов .
  • class_mode : один из «двоичный», «категориальный», «входной», «multi_output», "raw", sparse или None. По умолчанию: "категоричный". Режим достижения целей: - "двоичный" : 1D массив двоичных меток, - «категориальный» : двумерный массив numpy меток с горячим кодированием. Поддерживает вывод нескольких этикеток. - «вход» : изображения, идентичные входным изображениям (в основном используются для работы с автоэнкодерами), - «multi_output» : список со значениями разных столбцов, - "raw" : массив значений в y_col столбцах, - "sparse" : 1D numpy массив целочисленных меток, - None , no target возвращаются (генератор выдаст только пакеты данных изображения, что полезно использовать в модели .прогнозировать () ).
  • batch_size : размер пакетов данных (по умолчанию: 32).
  • shuffle : перемешивать ли данные (по умолчанию: True)
  • seed : дополнительное случайное начальное число для перетасовки и преобразований.
  • save_to_dir : None или str (по умолчанию: None). Это позволяет вам при желании укажите каталог, в который будут сохраняться расширенные изображения. сгенерировано (полезно для визуализации того, что вы делаете).
  • save_prefix : ул.Префикс для использования в именах файлов сохраненных изображений (только актуально, если установлено save_to_dir ).
  • save_format : один из «png», «jpeg» (актуально, только если установлено save_to_dir ). По умолчанию: «png».
  • подмножество : подмножество данных ( «обучение» или «проверка» ), если validation_split устанавливается в ImageDataGenerator .
  • интерполяция : метод интерполяции, используемый для передискретизации изображения, если целевой размер отличается от размера загруженного изображения.Поддерживается методы: «ближайший» , «билинейный» и «бикубический» . Если версия PIL Установлена ​​версия 1.1.3 или новее, также поддерживается "lanczos" . Если PIL установлена ​​версия 3.4.0 или новее, также установлены "box" и "hamming" поддерживается. По умолчанию используется «ближайший» .
  • validate_filenames : логическое значение, следует ли проверять имена файлов изображений в x_col . Если True , недопустимые изображения будут игнорироваться.Отключение этого опция может привести к ускорению выполнения этой функции. По умолчанию True .
  • ** kwargs : устаревшие аргументы в пользу предупреждения об устаревании.

Возврат

DataFrameIterator , дающий кортежи из (x, y) где x - массив numpy, содержащий партию изображений с формой (batch_size, * target_size, каналы) и y - массив соответствующих меток.


flow_from_directory метод

  ImageDataGenerator.flow_from_directory ( каталог target_size = (256, 256), color_mode = "RGB", классы = Нет, class_mode = "категориальный", batch_size = 32, shuffle = True, семя = Нет, save_to_dir = Нет, save_prefix = "", save_format = "png", follow_links = Ложь, подмножество = Нет, интерполяция = "ближайший", )  

Указывает путь к каталогу и генерирует пакеты расширенных данных.

Аргументы

  • каталог : строка, путь к целевому каталогу. Он должен содержать один подкаталог для каждого класса. Любые изображения PNG, JPG, BMP, PPM или TIF ​​внутри каждый из подкаталогов дерева каталогов будет включен в генератор. Смотрите этот сценарий Больше подробностей.
  • target_size : Кортеж целых чисел (высота, ширина) , по умолчанию (256, 256) . Размеры, до которых будут изменены все найденные изображения.
  • color_mode : Один из вариантов «оттенки серого», «rgb», «rgba». По умолчанию: «rgb». Будь то изображения будут преобразованы в 1, 3 или 4 канала.
  • классы : Дополнительный список подкаталогов классов (например, ["собаки", "кошки"] ). По умолчанию: Нет. Если не указан, список классов будет автоматически выведен из подкаталога имена / структура в каталоге , где каждый подкаталог будет рассматривается как другой класс (и порядок классов, которые будет отображаться в индексы лейбла, будет буквенно-цифровым).В словарь, содержащий отображение имен классов на класс индексы можно получить через атрибут class_indices .
  • class_mode : одно из «категориальный», «двоичный», «разреженный», "ввод" или Нет. По умолчанию: «категорический». Определяет тип возвращаемых массивов меток: - "категориальными" будут двухмерные метки с горячим кодированием, - "двоичные" будут быть 1D двоичными метками, "sparse" будет 1D целочисленными метками, - "input" будут изображения, идентичные входным изображениям (в основном используются для работы с автоэнкодеры).- Если None, метки не возвращаются (генератор будет давать только пакеты данных изображения, которые полезно использовать с model.predict () ). Обратите внимание, что в случае class_mode Нет, данные по-прежнему должны находиться в подкаталоге каталога , чтобы он работал правильно.
  • batch_size : размер пакетов данных (по умолчанию: 32).
  • shuffle : перемешивать ли данные (по умолчанию: True). Если установлено значение False, сортирует данные в алфавитно-цифровом порядке.
  • seed : Дополнительное случайное начальное число для перемешивания и преобразований.
  • save_to_dir : None или str (по умолчанию: None). Это позволяет вам при желании укажите каталог, в который будут сохраняться расширенные изображения. сгенерировано (полезно для визуализации того, что вы делаете).
  • save_prefix : ул. Префикс для использования в именах файлов сохраненных изображений (только актуально, если установлено save_to_dir ).
  • save_format : один из форматов «png», «jpeg». (актуально, только если установлено save_to_dir ).По умолчанию: «png».
  • follow_links : следовать ли символическим ссылкам внутри подкаталоги класса (по умолчанию: False).
  • подмножество : подмножество данных ( «обучение» или «проверка» ), если validation_split устанавливается в ImageDataGenerator .
  • интерполяция : метод интерполяции, используемый для передискретизации изображения, если целевой размер отличается от размера загруженного изображения. Поддерживается методы: «ближайший» , «билинейный» и «бикубический» .Если версия PIL Установлена ​​версия 1.1.3 или новее, также поддерживается "lanczos" . Если PIL установлена ​​версия 3.4.0 или новее, также установлены "box" и "hamming" поддерживается. По умолчанию используется «ближайший» .

Возврат

A DirectoryIterator , дающий кортежи из (x, y) где x - массив numpy, содержащий партию изображений с формой (batch_size, * target_size, каналы) и y - массив соответствующих меток.


.

Смотрите также