python圖像填充與裁剪/resize的實現代碼
前言
有時候我們需要把圖片填充成某個數字的整數倍才能送進模型。
例如,有些模型下采樣倍率是8倍,或者16倍,那麼輸入的長和高就分別應該是8或16的整數倍。如果圖片達不到,除瞭拉伸圖像(會造成比例改變),另一種就是先填充,後裁剪。
相信搞過NLP的同學並不陌生啦。
代碼
from math import ceil from torchvision.transforms.functional import to_tensor, to_pil_image from PIL import Image import torch # 填充到最接近base整數倍的長和寬圖像大小 def get_padding_pic_mask(origin_png, result_png, result_mask_png, rgb=[[130, 206, 255]], base=4): # C, H, W src = Image.open(origin_png) src = to_tensor(src) # print(src.shape) # torch.Size([3, 800, 600]) # channel: (R, G, B) / 255 origin_h, origin_w = src.shape[1], src.shape[2] print('原圖像大小, height: {}, width: {}'.format(origin_h, origin_w)) h = ceil(origin_h / base) * base w = ceil(origin_w / base) * base img = torch.ones(3, h, w) # 如果想要填充是黑色則註釋掉上一句,換下面這一句 # img = torch.zeros(3, h, w) img[:, :origin_h, :origin_w] = src # 保存填充後的圖片 to_pil_image(img).save(result_png) # 處理一下mask mask = torch.tensor(rgb) / 255 mask = mask.view(3, 1, 1).repeat(1, h, w) # 保存填充後的mask to_pil_image(mask).save(result_mask_png) # 圖像輸出後我們需要clip一下 def clip_unpadding(input_png, output_png, origin_h, origin_w): # C, H, W img = Image.open(input_png) img = to_tensor(img) img = img[:, :origin_h, :origin_w] # 保存裁剪後的圖片 to_pil_image(img).save(output_png) if __name__ == '__main__': # origin_png = 'pic/pic.jpg' # result_png = 'pic/pic_padding.jpg' # result_mask_png = 'pic/mask_padding.jpg' # get_padding_pic_mask(origin_png, result_png, result_mask_png) input_png = 'pic/pic_padding.jpg' output_png = 'pic/pic_clip.jpg' # 原圖像大小, height: 567, width: 390 clip_unpadding(input_png, output_png, 567, 390)
resize
有時候我們也要改變圖片的寬和高。
from PIL import Image def resize_img(origin_png, resize_png, height, width): img = Image.open(origin_png) img = img.resize((width, height)) img.save(resize_png) if __name__ == '__main__': origin_png = 'pic/white.jpg' resize_png = 'pic/white_resize.png' resize_img(origin_png, resize_png, 800, 600)
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