startRow2= int(height*cropIni[1]) ;startCol2 = int(width*cropIni[1]) endRow2 = int(height*(1-cropIni[1])) ;endCol2 = int(width*(1-cropIni[1])) #Crop width and height of image by 40% each startRow3 = int(height*cropIni[2]) ;startCol3 = int(width*cropIni[2]) endRo...
draw.text((bbox[0], bbox[1]),f"{bbox}", fill="red", font=font)# Save image with bounding boximg.save(output_path) input_image_path =r"F:\Desktop\woman.jpg"output_image_path =r"F:\Desktop\woman.jpg"crop_box = (700,550,1850,1000)# Define crop box (left, upper, right, lo...
比如在使用 tf.image.crop_to_bounding_box 函数时候,TensorFlow要求提供的图像尺寸要大于目标尺寸,也就是要求原始图像能够裁剪出目标图像的大小。下面代码展示了通过 tf.image_resize_image_with_crop_or_pad 函数来调整图像大小的功能。 1 2 3 4 5 6 7 # 通过 tf.image_resize_image_with_crop_or_pad 函数...
crop1 = iaa.Crop(percent=(0, 0.3)) input_crop1 = crop1.augment_image(input_img) images_list=[input_img, input_crop1] labels = ['Original', 'Cropped Image'] ipyplot.plot_images(images_list,labels=labels,img_width=180) 1. 2. 3. 4. 5. 为图像添加噪点 该增强器将高斯噪声添加到输...
face_crops = [image[t:b, l:r] for t, l, b, r in self.detector(image, return_tlbr=True)] if face_crops == []: return False stow.mkdir(output_dir) for index, crop in enumerate(face_crops): output_path = stow.join(output_dir, f"face_{str(index)}.png") ...
input_crop1 = crop1.augment_image(input_img) images_list=[input_img, input_crop1] labels = ['Original', 'Cropped Image'] ipyplot.plot_images(images_list,labels=labels,img_width=180) 为图像添加噪点 该增强器将高斯噪声添加到输入图像。尺度值是产生噪声的正态分布的标准偏差。
original_image = Image.open(original_image_path) # 遍历边界框列表 for i, box in enumerate(bounding_box_list): # 提取边界框坐标 x, y, width, height = box # 从原始图像中裁剪子图像 sub_image = original_image.crop((x, y, x + width, y + height)) ...
合成Image.blend(i1,i2,a)/Image.composite(i1,i2,mask) 缩略图 thumbnail(size,filter=None) Modifies in-place,Preserves aspect ratio >>> myImage.thumbnail ((128, 128), Image.ANTIALIAS) 剪切crop(bbox) >>> bounds = (100, 100, 400, 400) ...
5:变换图像和bounding box 6:打印坐标 7:增强前后的图像显示 部分代码如下 import imgaug as iafrom imgaug import augmenters as iaaimport matplotlib.pyplot as pltia.seed(1)image = ia.data.quokka(size=(256, 256))# 定义2个bounding boxbbs = ia.BoundingBoxesOnImage([ia.BoundingBox(x1=65, y1=10...
最近在听Andrew Ng讲解目标检测的视频,包括目标定位,特征点检测,卷积的滑动窗口的实现,Bounding Box预测,交并比,非极大值抑制,AnchorBoxes,YOLO算法以及候选区域,并通过查阅相关的资料,对以上内容有了初步的理解,趁热打铁,总结如下。 一、目标定位(Object Localization) ...