下面这段代码在做什么? def resize_norm_img(img, max_wh_ratio, rec_image_shape='3,48,320'): rec_image_shape = [int(v) for v in rec_image_shape.split(",")] imgC, imgH, imgW = rec_image_shape assert imgC == img.shape[2] max_wh_ratio = max(max_wh_ratio, imgW / imgH) imgW = int((imgH * max_wh_ratio)) imgW = max(min(imgW, 1280), 16) h, w = img.shape[:2] ratio = w / float(h) ratio_imgH = math.ceil(imgH * ratio) ratio_imgH = max(ratio_imgH, 16) if ratio_imgH > imgW: resized_w = imgW else: resized_w = int(ratio_imgH) resized_image = cv2.resize(img, (resized_w, imgH)) resized_image = resized_image.astype('float32') resized_image = resized_image.transpose((2, 0, 1)) / 255 resized_image -= 0.5 resized_image /= 0.5 padding_im = np.zeros((imgC, imgH, imgW), dtype=np.float32) padding_im[:, :, 0:resized_w] = resized_image return padding_im
时间: 2023-06-03 12:06:21 浏览: 76
这段代码是用来调整图像大小和归一化图像像素值的。函数的输入参数包括原始图片(img)、图像高宽比(max_wh_ratio)、目标图像形状(rec_image_shape)。首先,函数将输入的目标图像形状(rec_image_shape)解析为通道数(imgC)、高(imgH)和宽(imgW)。然后,函数根据图像高宽比(max_wh_ratio)重新计算图像的宽度(imgW),并将其限制在一定的范围内。接下来,函数根据比例计算调整后的图像高度(ratio_imgH)。最后,函数对调整后的图像进行归一化、转置和填充操作,并返回修改后的图像(padding_im)。
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解释一下这段代码,并每一句给出注释:def resize_img(img, max_image_size): if max_image_size == -1: return img, 1.0 # no resize scale = max_image_size / max(img.shape[0], img.shape[1]) w = int(img.shape[1] * scale) h = int(img.shape[0] * scale) img = cv2.resize(img, (w, h)) return img, scale
这段代码是一个用于调整图像大小的函数,下面是每行代码的注释:
```python
def resize_img(img, max_image_size): # 定义函数,输入为图像和最大图像尺寸
if max_image_size == -1: # 如果最大图像尺寸为-1
return img, 1.0 # 则返回原图和缩放比例为1
scale = max_image_size / max(img.shape[0], img.shape[1]) # 计算缩放比例,使图像的较长边缩放到最大图像尺寸大小
w = int(img.shape[1] * scale) # 计算缩放后的图像宽度
h = int(img.shape[0] * scale) # 计算缩放后的图像高度
img = cv2.resize(img, (w, h)) # 调整图像大小
return img, scale # 返回调整后的图像和缩放比例
```
其中,`cv2.resize`是OpenCV库中用于调整图像大小的函数。
img_src_ = cv2.resize(img_src, (nw, nh))什么意思
这段代码是使用 OpenCV 中的 `cv2.resize()` 函数将原始图像 `img_src` 缩放到指定的大小 `(nw, nh)`。
具体来说,`cv2.resize()` 函数的第一个参数是原始图像 `img_src`,第二个参数是缩放后的大小 `(nw, nh)`,其中 `nw` 表示缩放后的宽度,`nh` 表示缩放后的高度。函数会将原始图像缩放到指定大小,并返回缩放后的图像。
需要注意的是,缩放图像时应该按照固定的宽高比进行缩放,避免图像变形。通常情况下,可以先计算出原始图像的宽高比 `ratio`,然后根据指定的宽度 `nw` 或高度 `nh` 计算出另一个缩放后的尺寸,从而保持宽高比不变。具体示例如下:
```python
h, w, _ = img_src.shape
ratio = w / h
if nw is None:
nw = int(nh * ratio)
elif nh is None:
nh = int(nw / ratio)
img_src_ = cv2.resize(img_src, (nw, nh))
```
在上述代码中,我们首先获取原始图像的宽度 `w` 和高度 `h`,计算出宽高比 `ratio`。然后判断是否指定了宽度 `nw`,如果没有指定,则根据高度 `nh` 和宽高比 `ratio` 计算出缩放后的宽度 `nw`。如果没有指定高度 `nh`,则根据宽度 `nw` 和宽高比 `ratio` 计算出缩放后的高度 `nh`。最后使用 `cv2.resize()` 函数将图像缩放到指定的大小 `(nw, nh)`。这样,就可以保持图像的宽高比不变,实现缩放。