目标检测深度学习方法中的数据预处理综述

目标检测深度学习方法中的数据预处理综述

目标检测是计算机视觉领域中一项重要的任务，它的目标是在图像或视频中准确地识别和定位特定目标。深度学习方法在目标检测中取得了显著的成果，其中数据预处理是一个关键的步骤。本文将综述目标检测深度学习方法中常用的数据预处理技术，并提供相应的源代码示例。

1. 图像尺寸调整
   在目标检测中，图像尺寸调整是一个常见的预处理步骤。由于深度学习模型对输入图像的尺寸有要求，因此需要将原始图像调整为模型所需的尺寸。常用的图像尺寸调整方法包括保持长宽比缩放、填充和裁剪等。以下是一个使用OpenCV库进行图像尺寸调整的示例代码：

import cv2

def resize_image(image, target_size):
    height, width = target_size
    resized_image