下面这段代码的作用是什么:def resize_img(img, img_size=600, value=[255, 255, 255], inter=cv2.INTER_AREA): old_shape = img.shape[:2] ratio = img_size / max(old_shape) new_shape = [int(s * ratio) for s in old_shape[:2]] img = cv2.resize(img, (new_shape[1], new_shape[0]), interpolation=inter) delta_h, delta_w = img_size - new_shape[0], img_size - new_shape[1] top, bottom = delta_h // 2, delta_h - delta_h // 2 left, right = delta_w // 2, delta_w - delta_w // 2 img = cv2.copyMakeBorder(img, int(top), int(bottom), int(left), int(right), borderType=cv2.BORDER_CONSTANT, value=value) return img

时间: 2023-06-04 21:07:52 浏览: 202
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数码画布:AI绘画软件中图像分辨率与质量的卓越处理

该函数为调整图像大小并添加边框的函数,主要使用OpenCV中的resize()函数将图像调整为指定大小,再使用copyMakeBorder()函数为图像添加边框以符合指定大小。其中,img表示输入的图像,img_size表示调整后的大小,value为边框颜色(默认为白色),inter表示插值算法(默认为INTER_AREA)。函数返回调整后的图像。
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逐行详细解释以下代码并加注释from tensorflow import keras import matplotlib.pyplot as plt base_image_path = keras.utils.get_file( "coast.jpg", origin="https://img-datasets.s3.amazonaws.com/coast.jpg") plt.axis("off") plt.imshow(keras.utils.load_img(base_image_path)) #instantiating a model from tensorflow.keras.applications import inception_v3 model = inception_v3.InceptionV3(weights='imagenet',include_top=False) #配置各层对DeepDream损失的贡献 layer_settings = { "mixed4": 1.0, "mixed5": 1.5, "mixed6": 2.0, "mixed7": 2.5, } outputs_dict = dict( [ (layer.name, layer.output) for layer in [model.get_layer(name) for name in layer_settings.keys()] ] ) feature_extractor = keras.Model(inputs=model.inputs, outputs=outputs_dict) #定义损失函数 import tensorflow as tf def compute_loss(input_image): features = feature_extractor(input_image) loss = tf.zeros(shape=()) for name in features.keys(): coeff = layer_settings[name] activation = features[name] loss += coeff * tf.reduce_mean(tf.square(activation[:, 2:-2, 2:-2, :])) return loss #梯度上升过程 @tf.function def gradient_ascent_step(image, learning_rate): with tf.GradientTape() as tape: tape.watch(image) loss = compute_loss(image) grads = tape.gradient(loss, image) grads = tf.math.l2_normalize(grads) image += learning_rate * grads return loss, image def gradient_ascent_loop(image, iterations, learning_rate, max_loss=None): for i in range(iterations): loss, image = gradient_ascent_step(image, learning_rate) if max_loss is not None and loss > max_loss: break print(f"... Loss value at step {i}: {loss:.2f}") return image #hyperparameters step = 20. num_octave = 3 octave_scale = 1.4 iterations = 30 max_loss = 15. #图像处理方面 import numpy as np def preprocess_image(image_path): img = keras.utils.load_img(image_path) img = keras.utils.img_to_array(img) img = np.expand_dims(img, axis=0) img = keras.applications.inception_v3.preprocess_input(img) return img def deprocess_image(img): img = img.reshape((img.shape[1], img.shape[2], 3)) img /= 2.0 img += 0.5 img *= 255. img = np.clip(img, 0, 255).astype("uint8") return img #在多个连续 上运行梯度上升 original_img = preprocess_image(base_image_path) original_shape = original_img.shape[1:3] successive_shapes = [original_shape] for i in range(1, num_octave): shape = tuple([int(dim / (octave_scale ** i)) for dim in original_shape]) successive_shapes.append(shape) successive_shapes = successive_shapes[::-1] shrunk_original_img = tf.image.resize(original_img, successive_shapes[0]) img = tf.identity(original_img) for i, shape in enumerate(successive_shapes): print(f"Processing octave {i} with shape {shape}") img = tf.image.resize(img, shape) img = gradient_ascent_loop( img, iterations=iterations, learning_rate=step, max_loss=max_loss ) upscaled_shrunk_original_img = tf.image.resize(shrunk_original_img, shape) same_size_original = tf.image.resize(original_img, shape) lost_detail = same_size_original - upscaled_shrunk_original_img img += lost_detail shrunk_original_img = tf.image.resize(original_img, shape) keras.utils.save_img("DeepDream.png", deprocess_image(img.numpy()))

def img_cut_roi_resize_to_target_black(img_txt_path,result_path): img_total = [] txt_total = [] file = os.listdir(img_txt_path) for filename in file: first, last = os.path.splitext(filename) if last == ".bmp": # 图片的后缀名 img_total.append(first) # print(img_total) else: txt_total.append(first) for img_ in img_total: if img_ in txt_total: filename_img = img_ + ".bmp" # 图片的后缀名 # print('filename_img:', filename_img) path1 = os.path.join(img_txt_path, filename_img) img = cv2.imread(path1) h, w = img.shape[0], img.shape[1] # 直接读取原图的长宽不会失真 img = cv2.resize(img, (w, h), interpolation=cv2.INTER_CUBIC) # resize 图像大小,否则roi区域可能会报错 # plt.imshow('resized_img',img) # 会报错,之后再次查看resize后的图片(已解决) # plt.show() filename_txt = img_ + ".txt" # print('filename_txt:', filename_txt) n = 1 with open(os.path.join(img_txt_path, filename_txt), "r+", encoding="utf-8", errors="ignore") as f: for line in f: aa = line.split(" ") x_center = w * float(aa[1]) # aa[1]左上点的x坐标 y_center = h * float(aa[2]) # aa[2]左上点的y坐标 width = int(w * float(aa[3])) # aa[3]图片width height = int(h * float(aa[4])) # aa[4]图片height lefttopx = int(x_center - width / 2.0) lefttopy = int(y_center - height / 2.0) # roi = img[lefttopy+1:lefttopy+height+3,lefttopx+1:lefttopx+width+1] # [左上y:右下y,左上x:右下x] (y1:y2,x1:x2)需要调参,否则裁剪出来的小图可能不太好 roi = img[lefttopy:lefttopy + height, lefttopx:lefttopx + width] # 目前没有看出差距 roi = img_resize_to_target_black(roi) # roi = cv2.copyMakeBorder(roi, 50, 50, 50, 50, cv2.BORDER_CONSTANT, value=[255, 255, 255]) # 是将原图长宽各个

a = Kinect() cv.namedWindow("color_now", cv.WINDOW_NORMAL) cv.resizeWindow("color_now", int(a.w_color/3), int(a.h_color/3)) cv.moveWindow("color_now", 0, 0) cv.namedWindow("frame", cv.WINDOW_NORMAL) cv.resizeWindow("frame", int(a.w_color/3), int(a.h_color/3)) cv.moveWindow("frame", int(a.w_color/3), 0) cv.namedWindow("track", cv.WINDOW_NORMAL) cv.resizeWindow("track", int(a.w_color/3), int(a.h_color/3)) cv.moveWindow("track", int(a.w_color/3), int(a.h_color/3)) cv.namedWindow("obj", cv.WINDOW_NORMAL) cv.resizeWindow("obj", int(a.w_color/3), int(a.h_color/3)) cv.moveWindow("obj", int(a.w_color/3), int(a.h_color/3)+300) cv.namedWindow("console", cv.WINDOW_NORMAL) cv.resizeWindow("console", 400, 400) cv.moveWindow("console", 400, 400) def move_grand(x): global grand grand=x cv.createTrackbar('grand','console',950,1079,move_grand) def move_startline(x): global startline startline=x cv.createTrackbar('startline','console',1250,1919,move_startline) def move_x0(x): global x0 x0=x cv.createTrackbar('x0','console',200,1079,move_x0) def move_x1(x): global x1 x1=x cv.createTrackbar('x1','console',800,1079,move_x1) def move_y0(x): global y0 y0=x cv.createTrackbar('y0','console',1300,1919,move_y0) def move_y1(x): global y1 y1=x cv.createTrackbar('y1','console',1600,1919,move_y1) while 1: flag = 1 track = np.zeros((1080, 1920), np.uint8) while 1: a.get_the_last_color() a.get_the_last_depth() if flag: print("按下b键开始处理视频流") img=a.color_frame.copy() gray0 = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY) #实时彩色视频流 draw_grand_and_start_lines(img,grand,startline) draw_depth_caculate_area(img,x0,y0,x1,y1) draw_points_depth_value(img,a.depth_ori) cv.imshow('color_now', img) #按b开始处理视频流 if cv.waitKey(1) & 0xFF == ord('b'): depth0 = a.depth_ori flag = 0 else: print("帧间差分中,按n结束帧间差分") img=a.color_frame.copy() #处理彩色帧,变成二值帧 frame = colorframe_to_frame(img) cv.imshow('frame',frame) #叠加 track = cv.bitwise_or(track,frame) cv.imshow('track',track) #实时彩色视频流 draw_grand_and_start_lines(img,grand,startline) draw_depth_caculate_area(img,x0,y0,x1,y1) draw_points_depth_value(img,a.depth_ori) cv.imshow('color_now', img) #按n结束读入视频流,开始对track进行处理 if cv.waitKey(1) & 0xFF == ord('n'): break track_3color=cv.cvtColor(track,cv.COLOR_GRAY2BGR) height,progressed_track= track_progress(track,track_3color,grand,startline) depth = averge_depth(depth0,x0,y0,x1,y1) print("height=",height,"depth=",depth) cv.imshow('track',progressed_track) cv.imshow('obj',track_3color) real_height=get_real_hight(height,depth) print("估计发球高度为{}mm".format(real_height)) print("按C继续,按任意键退出") #按c进行下一轮判断,按其它键退出程序 if cv.waitKey(0) & 0xFF == ord('c'): continue else: break

将以下适用于pt模型的代码改为适用于tflite模型的代码def letterbox(img, new_shape=(640, 640), color=(114, 114, 114), auto=True, scaleFill=False, scaleup=True): # 获取当前图片的长宽 shape = img.shape[:2] # current shape [height, width] # 如果 new_shape 是整数,则将其转换为元组 (new_shape, new_shape) if isinstance(new_shape, int): new_shape = (new_shape, new_shape) # 缩放比(缩放后的尺寸 / 原始尺寸的最小值) r = min(new_shape[0] / shape[0], new_shape[1] / shape[1]) # 如果不需要放大图片(仅缩小),则将缩放比 r 取最小值为 1.0 if not scaleup: r = min(r, 1.0) # 计算相应需要添加多少行和列的像素值 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 # 如果 auto 为 True, 则将 padding 取最小的 32 的倍数 if auto: dw, dh = np.mod(dw, 32), np.mod(dh, 32) # wh padding elif scaleFill: # 如果 scaleFill 为 True,则将 padding 设为 0.0 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 # 如果图片的形状不符合指定大小,则进行缩放和加边框 if shape[::-1] != new_unpad: img = cv2.resize(img, 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)) img = cv2.copyMakeBorder(img, top, bottom, left, right, cv2.BORDER_CONSTANT, value=color) # 返回加了边框的图片,缩放比例和 padding 的行和列的值 return img, ratio, (dw, dh)

ROWS = 150 COLS = 150 # # ROWS = 128 # COLS = 128 CHANNELS = 3 def read_image(file_path): img = cv2.imread(file_path, cv2.IMREAD_COLOR) return cv2.resize(img, (ROWS, COLS), interpolation=cv2.INTER_CUBIC) def predict(): TEST_DIR = 'D:/final/CatVsDog-master/media/img/' result = [] # model = load_model('my_model.h5') model = load_model('D:/final/CatVsDog-master/venv/Include/VGG/model.h5') test_images = [TEST_DIR + i for i in os.listdir(TEST_DIR)] count = len(test_images) # data = np.ndarray((count, CHANNELS, ROWS, COLS), dtype=np.uint8) data = np.ndarray((count, ROWS, COLS, CHANNELS), dtype=np.uint8) # print("图片网维度:") print(data.shape) for i, image_file in enumerate(test_images): image = read_image(image_file) # print() data[i] = image # data[i] = image.T if i % 250 == 0: print('处理 {} of {}'.format(i, count)) test = data predictions = model.predict(test, verbose=0) dict = {} urls = [] for i in test_images: ss = i.split('/') url = '/' + ss[3] + '/' + ss[4] + '/' + ss[5] urls.append(url) for i in range(0, len(predictions)): if predictions[i, 0] >= 0.5: print('I am {:.2%} sure this is a Dog'.format(predictions[i][0])) dict[urls[i]] = "图片预测为:关!" else: print('I am {:.2%} sure this is a Cat'.format(1 - predictions[i][0])) dict[urls[i]] = "图片预测为:开!" plt.imshow(test[i]) # plt.imshow(test[i].T) plt.show() # time.sleep(2) # print(dict) # for key,value in dict.items(): # print(key + ':' + value) return dict if __name__ == '__main__': result = predict() for i in result: print(i)

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