图像降采样同时调整标签de代码
时间: 2024-02-24 14:55:49 浏览: 28
下面是一段 Python 代码实现图像降采样并调整标签的功能:
```
import cv2
# 读入原始图像和标签
img = cv2.imread('original_img.jpg')
label = cv2.imread('original_label.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 定义降采样的比例
scale = 2
# 对图像进行降采样
img_resized = cv2.resize(img, (0, 0), fx=1/scale, fy=1/scale, interpolation=cv2.INTER_AREA)
# 对标签进行降采样并调整大小
label_resized = cv2.resize(label, (0, 0), fx=1/scale, fy=1/scale, interpolation=cv2.INTER_NEAREST)
# 保存降采样后的图像和标签
cv2.imwrite('resized_img.jpg', img_resized)
cv2.imwrite('resized_label.jpg', label_resized)
```
在这段代码中,我们使用了 OpenCV 库读入原始图像和标签,并定义了降采样的比例为 2。然后,我们使用 `cv2.resize()` 函数对图像和标签进行降采样,并调整标签的大小以保持像素对应关系。最后,我们使用 `cv2.imwrite()` 函数保存降采样后的图像和标签。
相关问题
图像降采样同时调整标签代码
将图像降采样和调整标签结合起来,可以得到以下Python代码示例:
```python
import cv2
# 加载原始图像和标签文件
img = cv2.imread('image.jpg')
label_file = open('label.txt', 'r')
# 指定缩小比例和插值方法
scale_percent = 50 # 缩小比例
interpolation = cv2.INTER_LINEAR # 插值方法
# 计算缩小后的尺寸
width = int(img.shape[1] * scale_percent / 100)
height = int(img.shape[0] * scale_percent / 100)
dim = (width, height)
# 对图像进行缩小
resized_img = cv2.resize(img, dim, interpolation=interpolation)
# 循环读取每个标签并调整
for line in label_file:
elements = line.split()
label = elements[0]
x1, y1, x2, y2 = map(int, elements[1:])
# 对坐标进行缩小和调整
x1 = int(x1 * scale_percent / 100) + 10
x2 = int(x2 * scale_percent / 100) + 10
y1 = int(y1 * scale_percent / 100) + 10
y2 = int(y2 * scale_percent / 100) + 10
# 在缩小后的图像上绘制标签框
cv2.rectangle(resized_img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)
cv2.putText(resized_img, label, (x1, y1 - 5), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)
# 显示原始图像和缩小后的图像
cv2.imshow('Original image', img)
cv2.imshow('Resized image', resized_img)
cv2.waitKey(0)
```
在上述代码中,我们首先加载了原始图像和标签文件。然后,使用`cv2.resize()`函数对图像进行缩小,并循环读取每个标签进行缩小和调整。最后,在缩小后的图像上绘制标签框,并使用`cv2.imshow()`函数显示原始图像和缩小后的图像。值得注意的是,在计算标签坐标时,需要先将坐标缩小,然后再进行调整。这是因为缩小后的图像的宽度和高度发生了变化,需要将标签坐标进行相应的缩小。
图像降采样代码
下面是一段 Python 代码实现图像降采样的功能:
```
import cv2
# 读入原始图像
img = cv2.imread('original_img.jpg')
# 定义降采样的比例
scale = 2
# 对图像进行降采样
img_resized = cv2.resize(img, (0, 0), fx=1/scale, fy=1/scale, interpolation=cv2.INTER_AREA)
# 保存降采样后的图像
cv2.imwrite('resized_img.jpg', img_resized)
```
在这段代码中,我们使用了 OpenCV 库读入原始图像,并定义了降采样的比例为 2。然后,我们使用 `cv2.resize()` 函数对图像进行降采样,并保存降采样后的图像。在 `cv2.resize()` 函数中,`fx` 和 `fy` 参数分别表示在水平和垂直方向上的缩放比例,`interpolation` 参数表示插值方法,这里我们选择了 `cv2.INTER_AREA` 方法,它适合缩小图像。