目标检测笔记(四):自适应缩放技术Letterbox完整代码和结果展示

简介: 自适应缩放技术Letterbox通过计算缩放比例并填充灰边像素,将图片调整为所需尺寸,保持原始比例不变,广泛应用于目标检测领域。

自适应缩放技术Letterbox介绍

由于数据集中存在多种不同和长宽比的样本图,传统的图片缩放方法按照固定尺寸来进行缩放会造成图片扭曲变形的问题。自适应缩放技术通过填充最少的灰边像素来将任意大小的图片调整为所需输入图片大小。

自适应缩放技术Letterbox流程

  1. 第一步:计算缩放比例。当原图的长宽不同时,将需要的尺寸大小除以原图的长宽,获得两种缩放比,选择较小的值作为缩放比例,因此图中选择的缩放比例为0.52。
  2. 第二步:分别计算缩放后的图像的长宽,原图的长宽分别乘以缩放比例,此时获得大小为 416×312。
  3. 第三步:计算填充的灰色像素。将需要的尺寸大小减去缩放后的短边大小,得到的值再采用 numpy 库中 np.mod 函数对 32 倍取余数的方式计算,然后通过平分得到对称两边需要填充的灰色像素。之所以用 32 取余,是因为 YOLOv5s 的网络需要对图像进行 5 次两倍下采样。

自适应缩放Letterbox代码

import numpy as np
import cv2

def letterbox(im, new_shape=(448, 448), color=(114, 114, 114), auto=True, scaleFill=False, scaleup=True, stride=32):
    # Resize and pad image while meeting stride-multiple constraints
    shape = im.shape[:2]  # current shape [height, width]
    if isinstance(new_shape, int):
        new_shape = (new_shape, new_shape)

    # Scale ratio (new / old)
    r = min(new_shape[0] / shape[0], new_shape[1] / shape[1])
    if not scaleup:  # only scale down, do not scale up (for better val mAP)
        r = min(r, 1.0)

    # Compute padding
    ratio = r, r  # width, height ratios
    new_unpad = int(round(shape[1] * r)), int(round(shape[0] * r))
    dw, dh = new_shape[1] - new_unpad[0], new_shape[0] - new_unpad[1]  # wh padding
    if auto:  # minimum rectangle
        dw, dh = np.mod(dw, stride), np.mod(dh, stride)  # wh padding
    elif scaleFill:  # stretch
        dw, dh = 0.0, 0.0
        new_unpad = (new_shape[1], new_shape[0])
        ratio = new_shape[1] / shape[1], new_shape[0] / shape[0]  # width, height ratios

    dw /= 2  # divide padding into 2 sides
    dh /= 2

    if shape[::-1] != new_unpad:  # resize
        im = cv2.resize(im, new_unpad, interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
    top, bottom = int(round(dh - 0.1)), int(round(dh + 0.1))
    left, right = int(round(dw - 0.1)), int(round(dw + 0.1))
    im = cv2.copyMakeBorder(im, top, bottom, left, right, cv2.BORDER_CONSTANT, value=color)  # add border
    return im, ratio, (dw, dh)
ori = cv2.imread(r"F:\python\object_detection\yolov7\test\2.jpg")
im, ratio, (dw, dh) = letterbox(im=ori)
cv2.imshow('ori', ori)
cv2.imshow('new_img_bbox', im)
cv2.imwrite("2.jpg", ori)
cv2.imwrite("3.jpg", im)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

运行结果

原图:
请添加图片描述
letterbox后
请添加图片描述

目录
相关文章
|
2天前
|
编解码 Java 程序员
写代码还有专业的编程显示器?
写代码已经十个年头了, 一直都是习惯直接用一台Mac电脑写代码 偶尔接一个显示器, 但是可能因为公司配的显示器不怎么样, 还要接转接头 搞得桌面杂乱无章,分辨率也低,感觉屏幕还是Mac自带的看着舒服
|
3天前
|
存储 缓存 关系型数据库
MySQL事务日志-Redo Log工作原理分析
事务的隔离性和原子性分别通过锁和事务日志实现,而持久性则依赖于事务日志中的`Redo Log`。在MySQL中,`Redo Log`确保已提交事务的数据能持久保存,即使系统崩溃也能通过重做日志恢复数据。其工作原理是记录数据在内存中的更改,待事务提交时写入磁盘。此外,`Redo Log`采用简单的物理日志格式和高效的顺序IO,确保快速提交。通过不同的落盘策略,可在性能和安全性之间做出权衡。
1540 5
|
1月前
|
弹性计算 人工智能 架构师
阿里云携手Altair共拓云上工业仿真新机遇
2024年9月12日,「2024 Altair 技术大会杭州站」成功召开,阿里云弹性计算产品运营与生态负责人何川,与Altair中国技术总监赵阳在会上联合发布了最新的“云上CAE一体机”。
阿里云携手Altair共拓云上工业仿真新机遇
|
7天前
|
人工智能 Rust Java
10月更文挑战赛火热启动,坚持热爱坚持创作!
开发者社区10月更文挑战,寻找热爱技术内容创作的你,欢迎来创作!
578 22
|
3天前
|
存储 SQL 关系型数据库
彻底搞懂InnoDB的MVCC多版本并发控制
本文详细介绍了InnoDB存储引擎中的两种并发控制方法:MVCC(多版本并发控制)和LBCC(基于锁的并发控制)。MVCC通过记录版本信息和使用快照读取机制,实现了高并发下的读写操作,而LBCC则通过加锁机制控制并发访问。文章深入探讨了MVCC的工作原理,包括插入、删除、修改流程及查询过程中的快照读取机制。通过多个案例演示了不同隔离级别下MVCC的具体表现,并解释了事务ID的分配和管理方式。最后,对比了四种隔离级别的性能特点,帮助读者理解如何根据具体需求选择合适的隔离级别以优化数据库性能。
201 3
|
10天前
|
JSON 自然语言处理 数据管理
阿里云百炼产品月刊【2024年9月】
阿里云百炼产品月刊【2024年9月】,涵盖本月产品和功能发布、活动,应用实践等内容,帮助您快速了解阿里云百炼产品的最新动态。
阿里云百炼产品月刊【2024年9月】
|
10天前
|
Linux 虚拟化 开发者
一键将CentOs的yum源更换为国内阿里yum源
一键将CentOs的yum源更换为国内阿里yum源
578 5
|
23天前
|
存储 关系型数据库 分布式数据库
GraphRAG:基于PolarDB+通义千问+LangChain的知识图谱+大模型最佳实践
本文介绍了如何使用PolarDB、通义千问和LangChain搭建GraphRAG系统,结合知识图谱和向量检索提升问答质量。通过实例展示了单独使用向量检索和图检索的局限性,并通过图+向量联合搜索增强了问答准确性。PolarDB支持AGE图引擎和pgvector插件,实现图数据和向量数据的统一存储与检索,提升了RAG系统的性能和效果。
|
6天前
|
XML 安全 Java
【Maven】依赖管理,Maven仓库,Maven核心功能
【Maven】依赖管理,Maven仓库,Maven核心功能
233 3
|
9天前
|
存储 人工智能 搜索推荐
数据治理,是时候打破刻板印象了
瓴羊智能数据建设与治理产品Datapin全面升级,可演进扩展的数据架构体系为企业数据治理预留发展空间,推出敏捷版用以解决企业数据量不大但需构建数据的场景问题,基于大模型打造的DataAgent更是为企业用好数据资产提供了便利。
327 2