今日在读取代码时，发现我们平时数据增强Resize方法，除了CV最近邻、双线性、上下采样方法等，也有图像透视变换等方法，但很少用在深度学习中的数据增强Resize处理，
为此本文将记录这一方法，将透视变换用于模型输入Resize方法，因其简单，我将直接放入代码与结果：
代码如下：
import numpy as np
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
def show_img(img):
plt.imshow(img)
plt.show()
def affine(img, affine_size=(2048, 2048)):
src, dst = np.zeros((3, 2), dtype=np.float32), np.zeros((3, 2), dtype=np.float32)
h, w = img.shape[:2]
affine_w, affine_h = affine_size[0], affine_size[1]
src[0, :], src[1, :], src[2, :] = [0, 0], [w, 0], [w, h]
dst[0, :], dst[1, :], dst[2, :] = [0, 0], [affine_w, 0], [affine_w, affine_h]
trans_input = cv2.getAffineTransform(np.float32(src), np.float32(dst))
affine_img = cv2.warpAffine(img, trans_input, (affine_w, affine_h), flags=cv2.INTER_LINEAR)
return affine_img
if __name__ == '__main__':
root = r'C:\Users\Administrator\Desktop\company_data\a\50.jpg'
img = cv2.imread(root)
affine_img=affine(img)
print(img.shape,affine_img.shape)
show_img(img)
show_img(affine_img)
Original: https://www.cnblogs.com/tangjunjun/p/16390840.html
Author: tangjunjun
Title: 透视变换Resize图像输入尺寸(深度学习)
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