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1 总体简介
对图像进行预处理操作的时候，一般有两种缩放方式。
- 一种是直接宽、高缩放至想要的宽、高，这种方式快捷，但可能会导致图像变形
- 一种是等比例缩放，然后用灰色边缘填充
step1: 计算宽高缩放比例，选择较小的那个缩放系数；
step2: 计算缩放后的尺寸: 原始图片的长宽都乘以较小的缩放系数；
step3：计算短边需要填充的灰边数，将短边的两边各自填充一半的灰行即可。
2 实现效果
2.1 直接缩放，不怕变形
针对直接缩放的方式，主要代码如下，全部代码实现见最下方
new_image = image.resize((target_w, target_h), Image.BICUBIC)
2.2 不变形缩放/letterbox_image
2.2.1 不变形缩放，两端填充灰边
yolov3使用这个方案
; 2.2.2 不变形缩放，一端填充灰边
Yolov5使用这个方案，是Yolov5推理速度能够很快的一个trick
很多图片的长宽比不同导致缩放填充后，两端的黑边大小都不同。而如果填充的比较多，则存在信息冗余，影响推理速度。YOLOv5作者对letterbox的缩放策略进行了修改，对原图自适应的添加最少的黑边。
计算方法：
- 计算原始图片宽高与输入尺寸的缩放比例rw和rh，选取r = min(rw,rh)后把原图按r进行缩放
- 原图宽和高中一定有一边完全贴合输入尺寸，没有达到输入尺寸的一边计算与输入尺寸的差值，然后进行上下（or左右）的填充。
3 代码运行
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image
def resize_image(image, size, letterbox_image):
iw, ih = image.size
w, h = size
if letterbox_image:
scale = min(w/iw, h/ih)
nw = int(iw*scale)
nh = int(ih*scale)
image = image.resize((nw,nh), Image.BICUBIC)
new_image = Image.new('RGB', size, (128,128,128))
new_image.paste(image, (0, 0))
else:
new_image = image.resize((w, h), Image.BICUBIC)
return new_image
img_PIL = Image.open("Avatar.jpg")
img = resize_image(img_PIL, (200, 300), True)
plt.imshow(img)
plt.show()
Original: https://blog.csdn.net/weixin_45377629/article/details/124027705
Author: 寻找永不遗憾
Title: 【图片resize】图片三种缩放方式/letterbox_image实现
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