在将图片输入到模型中进行训练之前，往往需要对图片数据集进行增强处理等一系列操作。本文对这些预处理操作进行一些总结。
PIL和opencv格式的转换
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import cv2
from PIL import Image
import numpy
img = cv2.imread("plane.jpg")
cv2.imshow("OpenCV",img)
image = Image.fromarray(cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB))
image.show()
cv2.waitKey()
import cv2
from PIL import Image
import numpy
image = Image.open("plane.jpg")
image.show()
img = cv2.cvtColor(numpy.asarray(image),cv2.COLOR_RGB2BGR)
cv2.imshow("OpenCV",img)
cv2.waitKey()
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letter_box的添加
为了防止将图片resize到固定大小的时候的失真，往往需要在对图片进行缩放后添加白边。如下图所示。
图像添加letter box的代码如下：
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| from PIL import Image
def letterbox_image(image, size):
iw, ih = image.size
w, h = size
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, ((w-nw)//2, (h-nh)//2))
return new_image
if __name__ == "__main__":
import cv2
import numpy as np
pil_img = letterbox_image(Image.open("1.png"),(100,200))
cv2_img = cv2.cvtColor(np.array(pil_img),cv2.COLOR_RGB2BGR)
cv2.imshow("xx",cv2_img)
cv2.waitKey()
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