解释一段python代码 def letterbox(img, new_shape=(640, 640), color=(114, 114, 114), scaleup=True, stride=32): shape = img.shape[:2] # current shape [height, width] if isinstance(new_shape, int): new_shape = (new_shape, new_shape) r = min(new_shape[0] / shape[0], new_shape[1] / shape[1]) if not scaleup: # only scale down, do not scale up (for better test mAP) r = min(r, 1.0) ratio = 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 dw /= 2 dh /= 2 if shape[::-1] != new_unpad: # resize 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) # add border return img,ratio,(dw,dh)
时间: 2024-04-29 16:19:31 浏览: 10
这段代码实现的是一个图像处理函数,它将输入的图像进行大小调整和填充操作,使其符合指定的大小要求。具体来说,函数的输入参数img是一个图像数据,new_shape是期望的新尺寸,color是填充颜色,scaleup表示是否可以放大图像,stride是填充步长。函数首先获取输入图像的当前尺寸,然后根据new_shape计算出缩放比例r,如果scaleup为False,则限制r的最大值为1.0,以确保不会放大图像。接着,函数根据r计算出新的宽高比ratio,然后计算出新图像的宽高new_unpad,并计算出需要填充的行列数dw和dh。如果当前图像尺寸不等于新图像尺寸,则调用cv2.resize函数进行缩放操作。最后,函数使用cv2.copyMakeBorder函数对图像进行填充,返回填充后的图像、缩放比例和填充行列数。
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解释def letterbox(img: np.ndarray, new_shape=(416, 416), color=(114, 114, 114), auto=True, scale_fill=False, scale_up=True):
这是一个 Python 函数,函数名为 `letterbox`。该函数接收五个参数:
- `img`:一个 NumPy 数组,代表输入的图像。
- `new_shape`:一个元组,表示将输入的图像缩放到的目标大小。默认值为 `(416, 416)`。
- `color`:一个元组,表示在图像边缘填充时所用的颜色。默认值为 `(114, 114, 114)`。
- `auto`:一个布尔值,表示是否自动调整缩放比例。默认为 `True`。
- `scale_fill`:一个布尔值,表示是否缩放填充。默认为 `False`。
- `scale_up`:一个布尔值,表示是否允许将输入图像放大以适应目标大小。默认为 `True`。
该函数的作用是将输入的图像缩放到指定的目标大小,并在图像边缘填充颜色以保持宽高比不变,即使用 letterbox 技术。如果设置了 `auto` 参数为 `True`,则会自动调整缩放比例以适应目标大小。如果设置了 `scale_fill` 参数为 `True`,则会进行缩放填充。如果设置了 `scale_up` 参数为 `True`,则允许将输入图像放大以适应目标大小。
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)
由 TFLite 模型是在移动设备上运行的,因此不能直接使用 OpenCV 库中的函数,需要使用 TensorFlow Lite 库中的函数来进行图像处理。以下是将代码转换为适用于 TFLite 模型的代码:
```python
import tensorflow as tf
import numpy as np
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:
# 使用 TensorFlow Lite 库中的函数进行图像缩放
img = tf.image.resize(img, new_unpad, method=tf.image.ResizeMethod.BILINEAR).numpy()
top, bottom = int(round(dh - 0.1)), int(round(dh + 0.1))
left, right = int(round(dw - 0.1)), int(round(dw + 0.1))
# 使用 TensorFlow Lite 库中的函数进行图像边框填充
img = tf.pad(img, [[top, bottom], [left, right], [0, 0]], constant_values=color).numpy()
# 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)
```