Python实现keep_ratio批量缩放图片和label尺寸

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#自动驾驶 #tensorflow #深度学习 #机器学习 #pytorch

本文介绍了一种图像缩放及对应标注文件调整的方法，通过Python实现，详细讲解了如何保持目标检测框的位置准确，适用于计算机视觉项目的数据预处理。 
import os
import cv2
from PIL import Image

#image和label原路径和缩放后的保存路径
label_path="/home/yangguide/Downloads/training/label_2"
new_label_path="/home/yangguide/Downloads/training/label"
image_path="/home/yangguide/Downloads/training/image_2"
new_image_path="/home/yangguide/Downloads/training/image"

for root,dirs,files in os.walk(label_path):
    for name in files:
         if name.endswith(".txt"):
            filename=root+"/"+name     #原label里.txt文件全路径名
            filename2=new_label_path+"/"+name  #缩放后的label里.txt文件全路径名
            
            file_name = name.split('.')[0]  
            file_path=image_path+"/"+file_name+".jpg"
            img = Image.open(file_path)
            weight = img.size[0]
            height = img.size[1]           
            
            target_size=[320,480]   #打算缩放的尺寸
            img = cv2.imread(file_path)
            old_size= img.shape[0:2]
            ratio = min(float(target_size[i])/(old_size[i]) for i
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在这个例子当中我们新增了一个辅助性的内部成员函数 `_resize_with_aspect_ratio()` ，它接受一张PIL格式的照片以及最小短边长度作为输入参数，并返回经过缩放后的照片及其新的维度数值列表形式表示法。注意这里并...
def keep_top_areas(img, top_n=3, min_area_ratio=0.1): """保留前N大连通区域，同时满足最小面积比例""" # 连通域分析 num_labels, labels, stats, _ = cv2.connectedComponentsWithStats(img, connectivity=8) # 获取区域面积（排除背景） areas = [stats[i, cv2.CC_STAT_AREA] for i in range(1, num_labels)] if not areas: return img # 计算动态阈值 total_area = img.shape[0] * img.shape[1] min_area = max(int(total_area * min_area_ratio), np.max(areas)//100) # 筛选候选区域 candidate_areas = [(i+1, area) for i, area in enumerate(areas) if area >= min_area] # 按面积排序并保留前N大 sorted_areas = sorted(candidate_areas, key=lambda x: -x[1]) keep_labels = {x[0] for x in sorted_areas[:top_n]} # 生成掩模 mask = np.zeros_like(img) for label in keep_labels: mask[labels == label] = 255 return mask
04-28
好的，用户问如何在现有的CT图像处理代码中加入keep_top_areas函数来保留最大的连通区域。我需要先回顾之前的对话和用户提供的代码。 用户之前提供的代码是用Python写的，而之前回答中给出的keep_top_areas函数是用...
def update_adjusted_info(self): first_image_path = self.selected_files[0] original_pixmap = QPixmap(first_image_path) if original_pixmap.isNull(): self.ui.label_3.setText("调整后：加载失败") return orig_width = original_pixmap.width() orig_height = original_pixmap.height() orig_file_size_bytes = os.path.getsize(first_image_path) # 原始字节数 orig_pixel_count = orig_width * orig_height try: target_width = int(self.ui.comboBox.currentText()) target_height = int(self.ui.comboBox_2.currentText()) except ValueError: target_width = orig_width target_height = orig_height keep_aspect = self.ui.checkBox.isChecked() # === 步骤1：是否保持宽高比？=== final_width, final_height = target_width, target_height if keep_aspect: orig_ratio = orig_width / orig_height target_ratio = target_width / target_height if target_ratio > orig_ratio: # 目标更宽 → 以高度为准 final_width = int(target_height * orig_ratio) final_height = target_height else: # 目标更高 → 以宽度为准 final_height = int(target_width / orig_ratio) final_width = target_width # 注意：这里不再限制 final_width/height <= 原图！ # ✅ 允许放大（比如双三次插值上采样） final_width = max(1, final_width) final_height = max(1, final_height) new_pixel_count = final_width * final_height # === 步骤2：估算新文件大小（假设大小 ∝ 像素数量）=== estimated_file_size_bytes = orig_file_size_bytes * (new_pixel_count / orig_pixel_count) # ⛔ 关键限制：即使放大了像素，文件大小也不能超过原文件 final_file_size_bytes = min(estimated_file_size_bytes, orig_file_size_bytes) # === 步骤3：格式化输出大小 === def format_bytes(size_in_bytes): if size_in_bytes < 1024: return f"{size_in_bytes:.0f} B" elif size_in_bytes < 1024 * 1024: return f"{size_in_bytes / 1024:.2f} KB" elif size_in_bytes < 1024 * 1024 * 1024: return f"{size_in_bytes / (1024 * 1024):.2f} MB" else: return f"{size_in_bytes / (1024 * 1024 * 1024):.2f} GB" # === 步骤4：更新 label_3 显示结果 === self.ui.label_3.setText( f"调整后：JPG | 尺寸：{final_width} × {final_height} | " f"占用：{format_bytes(final_file_size_bytes)}" ) 给我修改后的函数
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self.ui.label_3.setText("调整后：加载失败") return orig_width = original_pixmap.width() orig_height = original_pixmap.height() orig_file_size_bytes = os.path.getsize(first_image_path) orig_...
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输入（channel,height,width）形式的tensor，并输入每个channel对应的均值和标准差作为参数，函数会利用这两个参数分别将每层标准化（使数据均值为0，方差为1）后输出。为了让归一化结果更加明显，我们创建3个step，并且依次修改不同的mean和std，查看对应结果。该方法的功能类似于在类中重载 () 运算符，使得类实例对象可以像调用普通函数那样，如果我们的输入在[0,1]之间，经过归一化之后结果即可在[-1 , 1]之间。结果如下，可以看到经过归一化后的图片产生了明显的变化。
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关于MMSegmentation/MMCV中的random resize与keep ratio
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具体来说，在缩放完后，会将新图的高度除以原图的高度，得到高度的缩放比例r1；那么，如果keep_ratio设为False，此时当前新图像的宽度为，从s1与s2区间内随机取一个倍率，并乘以scale[0]。ratio_range也是一个tuple，格式为(s1, s2)，可以理解为缩放的倍率。如果keep_ratio设为True，那么宽度的倍率为4320/1280=3.375，高度的倍率为1080/720=1.5。其中，scale一般是个tuple，格式为(w, h)，可以理解为缩放的基数。
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[Python][转载]比例缩放图片不变形
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import cv2 import numpy as np def resizeAndPad(img, size, padColor=0): h, w = img.shape[:2] sh, sw = size # interpolation method if h > sh or w > sw: # shrinking image interp = cv2.INTER_AREA else: # stretching image ...
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