如何利用letterbox函数resize图片
时间: 2024-05-14 09:13:32 浏览: 18
你可以使用OpenCV库中的resize函数来对图片进行resize操作。具体的代码实现如下:
```
import cv2
# 读取图片
img = cv2.imread('your_image_path.jpg')
# 定义目标尺寸
target_size = (224, 224)
# 使用resize函数进行图片resize操作
resized_img = cv2.resize(img, target_size)
# 显示resize后的图片
cv2.imshow('Resized Image', resized_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
其中,`target_size`是你想要的目标尺寸,可以根据实际需求进行调整。在代码中,我们调用了`cv2.imread()`函数读取了要进行resize操作的图片,然后使用`cv2.resize()`函数对图片进行resize操作,并将resize后的结果保存在`resized_img`中。最后使用`cv2.imshow()`函数将resize后的图片显示出来。
相关问题
yolov5的letterbox函数实现
yolov5的letterbox函数实现是通过填充边界的方式来保持原始图片的长宽比例,并将图片调整为模型所需的正方形输入尺寸。下面是yolov5中letterbox函数的实现代码:
```python
import cv2
import numpy as np
def letterbox(img, new_shape=(640, 640), color=(114, 114, 114), auto=True, scaleFill=False, scaleup=True):
shape = img.shape[:2] # 原始图片的尺寸
if isinstance(new_shape, int):
new_shape = (new_shape, new_shape)
# 计算调整后的图片尺寸
r = min(new_shape[0] / shape[0], new_shape[1] / shape[1])
if scaleup: # 是否放大图片
ratio = r # 缩放比例
else:
ratio = min(new_shape[0] / shape[0], new_shape[1] / shape[1]) # 缩小比例
# 计算填充边界的尺寸
dw = int((new_shape[1] - shape[1] * ratio) / 2) # 宽度方向的填充大小
dh = int((new_shape[0] - shape[0] * ratio) / 2) # 高度方向的填充大小
# 创建一个新的画布,并将原始图片按比例缩放后放置在画布中央
if shape[::-1] != new_shape: # 如果原始图片尺寸与目标尺寸不一致
img = cv2.resize(img, (int(shape[1] * ratio), int(shape[0] * ratio)), interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
top, bottom = dh, dh
left, right = dw, dw
# 根据填充边界的尺寸,将图片放置在新的画布中央
if auto: # 自动选择填充颜色
mean = np.mean(img, axis=(0, 1))
color = np.round(mean).astype(np.uint8).tolist()
img = cv2.copyMakeBorder(img, top, bottom, left, right, cv2.BORDER_CONSTANT, value=color)
return img, ratio, (dw, dh)
```
该函数接受三个参数:
- img:原始图片
- new_shape:调整后的图片尺寸,默认为(640, 640)
- color:填充边界的颜色,默认为灰色(114, 114, 114)
函数首先计算调整后的图片尺寸,然后根据缩放比例将原始图片按比例缩放,并创建一个新的画布。接着根据填充边界的尺寸,将图片放置在新的画布中央,并返回调整后的图片、缩放比例和填充边界的尺寸。
yolov5的letterbox函数实现 c++
以下是yolov5的letterbox函数的C++实现示例:
```cpp
#include <string>
#include <vector>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <cmath>
cv::Mat letterbox(const cv::Mat& image, int targetWidth, int targetHeight)
{
cv::Mat resizedImage;
int imageWidth = image.cols;
int imageHeight = image.rows;
float scale = std::min((float)targetWidth / imageWidth, (float)targetHeight / imageHeight);
int resizedWidth = round(imageWidth * scale);
int resizedHeight = round(imageHeight * scale);
cv::resize(image, resizedImage, cv::Size(resizedWidth, resizedHeight));
cv::Mat paddedImage(targetHeight, targetWidth, CV_8UC3, cv::Scalar(128, 128, 128));
int offsetX = (targetWidth - resizedWidth) / 2;
int offsetY = (targetHeight - resizedHeight) / 2;
resizedImage.copyTo(paddedImage(cv::Rect(offsetX, offsetY, resizedWidth, resizedHeight)));
return paddedImage;
}
```