Python里面ratio_pad是什么意思

在 Python 中，ratio_pad 是指在进行图像缩放时，为了保持图像的长宽比不变，需要在图像的较短边上添加填充（padding）使其与较长边等长。ratio_pad 可以是一个整数或一个元组（int, int），分别表示在宽和高两个方向上需要填充的大小。通常，填充的像素值可以设置为黑色、白色或其他颜色。ratio_pad 在图像处理和计算机视觉中经常使用。

相关问题

def scale_coords_landmarks(img1_shape, coords, img0_shape, ratio_pad=None):

这是一个 Python 函数，用于缩放人脸关键点坐标。

参数说明：

- `img1_shape`：元组类型，表示缩放后图像的大小，格式为 `(height, width)`。
- `coords`：NumPy 数组，表示原始图像中人脸关键点的坐标，格式为 `(N, 2)`，其中 N 为关键点数量，每个关键点有 2 个坐标值。
- `img0_shape`：元组类型，表示原始图像的大小，格式为 `(height, width)`。
- `ratio_pad`：元组类型，表示缩放比例和填充，格式为 `(ratio, pad)`，其中 ratio 表示缩放比例，pad 表示填充大小。默认为 None。

函数实现过程：

首先计算缩放比例和填充大小，然后将坐标值乘以缩放比例，最后添加填充大小即可。

函数返回值：

返回缩放后的人脸关键点坐标，格式同输入参数 `coords`。

Canny算子手写python实现

您好，欢迎和我对话。关于Canny算子的手写Python实现，我可以给您提供一个代码示例:

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('test.jpg',0)

# 高斯滤波
blur = cv2.GaussianBlur(img,(3,3),0)

# 计算梯度
sobelx = cv2.Sobel(blur,cv2.CV_64F,1,0,ksize=3)
sobely = cv2.Sobel(blur,cv2.CV_64F,0,1,ksize=3)
grad_magnitude = np.sqrt(sobelx**2 + sobely**2)
grad_magnitude *= 255.0 / grad_magnitude.max()

# NMS
grad_direction = np.arctan2(sobely, sobelx) * 180.0 / np.pi
grad_direction[grad_direction < 0] += 180
grad_direction[grad_direction > 157.5] -= 180
grad_direction = grad_direction.astype(int) // 45

grad_magnitude_padded = np.pad(grad_magnitude, ((1,1),(1,1)), mode='constant')
nms = np.zeros_like(grad_magnitude)
for i in range(1,grad_magnitude_padded.shape[0]-1):
    for j in range(1,grad_magnitude_padded.shape[1]-1):
        if grad_direction[i-1, j-1] == 0:
            nms[i-1,j-1] = grad_magnitude_padded[i,j] > grad_magnitude_padded[i,j-1] and grad_magnitude_padded[i,j] > grad_magnitude_padded[i,j+1]
        elif grad_direction[i-1, j-1] == 1:
            nms[i-1,j-1] = grad_magnitude_padded[i,j] > grad_magnitude_padded[i-1,j+1] and grad_magnitude_padded[i,j] > grad_magnitude_padded[i+1,j-1]
        elif grad_direction[i-1, j-1] == 2:
            nms[i-1,j-1] = grad_magnitude_padded[i,j] > grad_magnitude_padded[i-1,j] and grad_magnitude_padded[i,j] > grad_magnitude_padded[i+1,j]
        else:
            nms[i-1,j-1] = grad_magnitude_padded[i,j] > grad_magnitude_padded[i-1,j-1] and grad_magnitude_padded[i,j] > grad_magnitude_padded[i+1,j+1]

# 双阈值处理
low_threshold_ratio = 0.05
high_threshold_ratio = 0.15
high_threshold = grad_magnitude.max() * high_threshold_ratio
low_threshold = high_threshold * low_threshold_ratio
edges = np.zeros_like(grad_magnitude)
edges[grad_magnitude > high_threshold] = 255
edges[grad_magnitude < low_threshold] = 0
for i in range(1,edges.shape[0]-1):
    for j in range(1,edges.shape[1]-1):
        if edges[i,j] == 255:
            if np.any(edges[i-1:i+2,j-1:j+2] > 0):
                edges[i,j] = 255
            else:
                edges[i,j] = 0

# 输出结果
cv2.imwrite('canny_output.jpg', edges)

这段代码实现了基于梯度的Canny算子，包括高斯滤波、梯度计算、非极大值抑制、双阈值处理等步骤。您可以将它保存为`.py`文件并在命令行中运行，将`test.jpg`替换为您想要处理的图像的路径。左图是原始图像，右图是输出结果。


希望能对您有所帮助！