Letterbox,Pillarbox和Pan&Scan

最新推荐文章于 2025-02-10 14:17:32 发布

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#人工智能

本文介绍了不同屏幕比例（4:3与16:9）之间的几种常见适配方式，包括PillarBox、Pan&Scan、LetterBox等，并解释了每种方式的特点。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

Auto

　　不改变窗口设置
16:9 PillarBox:

　　4:3的图像，在16:9的显示屏上显示时，上下到顶，左右会添加黑边。

16:9 Pan&Scan

　　4:3的图像，在16:9的显示屏上显示时，图像与设备同宽，垂直方向多余的图像会被截去。
4:3 Letter Box

　　16:9的图像，在4:3的显示屏上显示时，左右到顶，上下会添加黑边。
4:3 Pan&Scan

　　16:9的图像，在4:3的显示屏上显示时，图像与设备同高，水平方向多余的图像会被截去。
4:3 Full

　　16:9的图像，在4:3的屏幕上，满屏显示。

16:9 Wide Sreen

　　4:3的图像，在16:9的屏幕上满屏显示。

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第三章、用YOLOv8进行检测——第九节图像预处理流程和其中的LetterBox

u010117029的博客

06-04

165

本文介绍了YOLOv8目标检测中的图像预处理流程，重点解析了LetterBox缩放技术的实现与应用。预处理流程包含四个步骤：LetterBox缩放、通道转换、归一化和张量转换。LetterBox类通过保持原始比例缩放并填充灰色边界，核心参数包括目标尺寸、自动填充和步长设置。文章还展示了不同参数组合的适用场景、可视化效果对比以及填充比例分析方法，并提供了自定义填充颜色、多尺度处理等进阶应用方案。最后介绍了批量处理优化等性能提升技巧，帮助开发者掌握YOLOv8预处理核心技术并优化实际应用性能。

LetterBox图像预处理方法

ice

08-01

587

这里有你没见过的letterbox

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Letterbox, Pillarbox和Pan&Scan/CCO

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（这篇文章写得真郁闷，写了一半，没存，又写了一点，又莫名地丢了）这是一个关于视频话题，以电视显示为基准，相应的概念和方法可以类推到其它显示设备。直观地讲，Letterbox指的是16：9的图像在4：3的设备上的显示方法，即图像与设备同宽，在上下添加黑边的显示模式；Pillarbox正好相反，为4：3的图像在16：9的设备的显示模式，左右会被添加黑边；Pan&Scan比较特殊，在4...

Pan & Scan和Letterbox

charleslei的专栏

06-22

2821

一、电影画面比例的发展历史在电影刚刚出现的年代，所有电影的画面大小形状都是差不多的。我们一般把画面宽度和高度的比例称为长宽比（Aspect Ratio，也称为纵横比或者就叫做画面比例）。从19世纪末期一直到20世纪50年代，几乎所有电影的画面比例都是标准的1.33:1（准确地说是1.37:1，但作为标准来说统称为1.33:1）。也就是说，电影画面的宽度是高度的1.33倍。这种比例有时也表达为4

Letterbox, Pillarbox和Pan&Scan的区别

张颜峰

02-26

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直观地讲，Letterbox指的是16：9的图像在4：3的设备上的显示方法，即图像与设备同宽，在上下添加黑边的显示模式；Pillarbox正好相反，为4：3的图像在16：9的设备的显示模式，左右会被添加黑边；Pan&Scan比较特殊，在4：3的设备上显示16：9的图像时，图像与设备同高，在水平方向多余的图像会被截祛，截取的范围可根据中心点偏移来调整；CCO是一种特殊的Pan&Sca...

屏幕宽高比（电视等显示设备）：letterbox 和 pan and scan 模式

u011605208的专栏

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### Letterbox与Resize的区别及用法 #### 基本概念 Letterboxing 是一种图像处理技术，用于调整图像尺寸的同时保持其原始纵横比。相比之下，普通的 Resize 方法可能会改变图像的宽高比例，从而导致变形。在计算机视觉领域，Letterboxing 的主要目的是通过向图像周围添加填充（通常是黑色像素），使图像适配目标尺寸而不失真[^1]。而传统的 Resize 则可能拉伸或压缩图像以匹配指定的目标尺寸，这可能导致对象形状被扭曲。 #### 实现细节对比当使用 OpenCV 进行图像预处理时，可以通过计算顶部、底部、左侧和右侧的填充量来完成 Letterboxing 操作。具体来说： - **Top**: `(letterbox_rows - resize_rows) / 2` - **Bottom**: `(letterbox_rows - resize_rows + 1) / 2` - **Left**: `(letterbox_cols - resize_cols) / 2` - **Right**: `(letterbox_cols - resize_cols + 1) / 2` 这些参数定义了如何围绕缩小后的图像均匀分布额外的空间[^2]。对于 YOLOv5 或其他先进的目标检测框架而言，优化版 letterbox 策略会尝试最小化不必要的填充区域，减少数据冗余并提升模型推理效率[^3]。而在最新版本如 YOLOv8 中，不仅实现了更高效的图像调整方法，还同步考虑到了标注框坐标的相应变换逻辑[^4]。以下是基于 Python 和 OpenCV 的简单示例代码展示两种方式的应用场景差异: ```python import cv2 import numpy as np def simple_resize(image, target_width, target_height): """直接缩放到固定大小""" resized = cv2.resize(image, (target_width, target_height)) return resized def apply_letterbox(image, target_size, color=(0, 0, 0)): """应用信封式填充至特定大小""" height, width = image.shape[:2] ratio = min(target_size[0]/height, target_size[1]/width) new_unpad = int(round(width * ratio)), int(round(height * ratio)) dw = (target_size[1] - new_unpad[0]) // 2 dh = (target_size[0] - new_unpad[1]) // 2 img_resized = cv2.resize(image, new_unpad, interpolation=cv2.INTER_LINEAR) result = cv2.copyMakeBorder(img_resized, top=dh, bottom=dh, left=dw, right=dw, borderType=cv2.BORDER_CONSTANT, value=color) return result ``` 上述函数 `simple_resize()` 展示了一个基本的重设大小操作；相反地，`apply_letterbox()` 函数则体现了完整的字母盒流程——先按比例裁剪再补全空白区。 #### 总结因此，在实际项目开发过程中选择哪种手段取决于具体需求：如果优先级在于维持物体的真实外观特征，则推荐采用 letterbox 技术；反之若是单纯追求快速简便的数据转换过程的话，常规意义上的 resize 就已经足够满足条件了。