python : 修改boundingbox , 修改jpg

最新推荐文章于 2025-07-04 22:50:50 发布
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分类专栏： python 文章标签： python
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/xxiaozr/article/details/77370375
为了适应SSD网络的训练需求，本文介绍了如何通过Python修改XML标注文件中的bounding box，使其在水平方向上均分，以匹配1:1, 1:2, 1:3比例的default box。此外，还涉及了图片从单通道到三通道的转换方法。" 105180653,8535079,SQL数据操作实践：从定义到空值处理,"['数据库', 'SQL', 'Oracle']

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

一

这里写图片描述
这里写图片描述
标注的xml文件中boundingbox都是扁长形的，ssd网络的default box 都是1:1 1:2 1:3的比例。为了利于训练将标注xml的bounding box 在水平方向上均分。

效果如图：
这里写图片描述

&&& &&&
for root , dir , file in os.walk() ；递归地返回文件夹路径，文件夹列表，文件列表

if A in B ；判断字符串B中有A

re.findall() ; 搜索string ,以列表的形式返回所有可以匹配的子串

re.sub(a,b,c )

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def dectshow(self, results, height, width): self.frame = results[0].plot() print(str(results[0].speed['inference'])) fps = 1000.0/ results[0].speed['inference'] cv2.putText(self.frame, f'FPS: {int(fps)}', (20,50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.6, (0, 255, 0), 2, cv2.LINE_AA) for result in results[0].boxes: boundingBox = BoundingBox() boundingBox.xmin = np.int64(result.xyxy[0][0].item()) boundingBox.ymin = np.int64(result.xyxy[0][1].item()) boundingBox.xmax = np.int64(result.xyxy[0][2].item()) boundingBox.ymax = np.int64(result.xyxy[0][3].item()) boundingBox.Class = results[0].names[result.cls.item()] boundingBox.probability = result.conf.item() self.boundingBoxes.bounding_boxes.append(boundingBox) self.position_pub.publish(self.boundingBoxes) self.publish_image(self.frame, height, width)翻译代码全一点清晰一点
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Bounding Box Regression超详解（全站最全汇总版）综合各个途径文档 看这一篇就够了 解决你所有疑惑
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以线框的方式画一个节点的最小BoundingBoxvoid BoxLine::Set(osg::BoundingBox &box){     float lengthX=box.xMax()-box.xMin();     float lengthY=box.yMax()-box.yMin();     float lengthZ=box.zMax()-box.zMin();
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