ImageDataGenerator (Keras) 中 channel_shift_range 和 brightness_range 的区别？
Difference between channel_shift_range and brightness_range in ImageDataGenerator (Keras)?
有多个页面（如 this and this）展示了有关图像中 channel_shift_range 效果的示例。乍一看，图像似乎只是应用了亮度变化。
This issue 有多条评论提到了这一观察结果。那么，如果 channel_shift_range 和 brightness_range 做同样的事情，为什么它们都存在？
频道转换和亮度变化完全不同。
Channel Shift: Channel Shift通过改变[R,G,B]通道来改变像素的颜色饱和度（例如浅色Red/dark红色）输入图像。 Channel shift用于在数据集中引入颜色增强，使模型学习基于颜色的特征，而不管其饱和度值如何。
以下是文章中提到的频道转换示例：
在上图中，如果你仔细观察，物体（特别是云区域）即使在通道偏移增强之后仍然清晰可见并且与邻近区域区分开来。
亮度变化：图像的亮度水平解释了整个图像的光强度，并用于在数据集中添加曝光不足和过度曝光增强。
下面是亮度增强的例子：
在上图中，在低亮度值下，物体（例如云）由于光线强度水平低而失去了可见性。
经过长时间的逆向工程，我发现：
channel_shift_range：对所有像素应用(R + i, G + i, B + i)操作在图像中，其中 i 是 [0, 255][= 范围内的整数值42=].brightness_range：对所有像素应用(R * f, G * f, B * f)操作在图像中，其中 f 是 1.0[=43 附近的浮点值=].
这两个参数都与亮度有关，但是，我发现了一个非常有趣的区别：channel_shift_range应用的操作大致保留图像的对比度，而brightness_range 应用的运算大致 乘以 图像的对比度 f 并大致 保留它的饱和度。重要的是要注意，对于 i 和 f[ 的大值，这些结论无法实现。 =42=]，因为图像的亮度会很强烈，它会丢失很多信息。
有多个页面（如 this and this）展示了有关图像中 channel_shift_range 效果的示例。乍一看，图像似乎只是应用了亮度变化。
This issue 有多条评论提到了这一观察结果。那么，如果 channel_shift_range 和 brightness_range 做同样的事情，为什么它们都存在？
频道转换和亮度变化完全不同。
Channel Shift: Channel Shift通过改变[R,G,B]通道来改变像素的颜色饱和度（例如浅色Red/dark红色）输入图像。 Channel shift用于在数据集中引入颜色增强，使模型学习基于颜色的特征，而不管其饱和度值如何。
以下是文章中提到的频道转换示例：
亮度变化：图像的亮度水平解释了整个图像的光强度，并用于在数据集中添加曝光不足和过度曝光增强。
下面是亮度增强的例子：
经过长时间的逆向工程，我发现：
channel_shift_range：对所有像素应用(R + i, G + i, B + i)操作在图像中，其中 i 是 [0, 255][= 范围内的整数值42=].brightness_range：对所有像素应用(R * f, G * f, B * f)操作在图像中，其中 f 是 1.0[=43 附近的浮点值=].
这两个参数都与亮度有关，但是，我发现了一个非常有趣的区别：channel_shift_range应用的操作大致保留图像的对比度，而brightness_range 应用的运算大致 乘以 图像的对比度 f 并大致 保留它的饱和度。重要的是要注意，对于 i 和 f[ 的大值，这些结论无法实现。 =42=]，因为图像的亮度会很强烈，它会丢失很多信息。