图像加灰条避免缩放失真的方法_图像灰度化处理的目的[通俗易懂]

图像加灰条避免缩放失真

在深度学习的训练中，大多需要使用正方形的图片，但是我们平常拍摄的图像大多都是长方形的，所以在缩放图片时，要给图片加灰条，代码很简单：
def letterbox_image(image, size):
iw, ih = image.size
w, h = size
scale = min(w/iw, h/ih)
nw = int(iwscale)
nh = int(ihscale)

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

这部分代码是用来加灰条的，iw和ih是原图的行列数，w和h是需要生成的图像的行列数，scale得到的是新图与原图的宽高比，简单想一下，宽高比越小的，变化的范围就越大，那么反之，就要给另外一边补灰条。所以先得到scale这个较小的宽高比，然后对图片进行缩放，new_image是一张灰色的新图，然后将缩放好的图像粘贴到灰色图像上，覆盖掉一部分，那么剩下的部分就是灰条了。
下面附完整的批量加灰条代码：

import os
import numpy as np
import cv2
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

def search_files(directory):
    directory = os.path.normpath(directory)
    objects = {}
    for curdir, subdirs, files in os.walk(directory):
        for file in files:
            if file.endswith('.jpg'):
                label = curdir.split(os.path.sep)[-1]
                if label not in objects:
                    objects[label] = []
                path = os.path.join(curdir, file)
                objects[label].append(path)
    return objects
if __name__ == "__main__":
    train_samples = search_files('E:\\python\\learning\\tree_learn\\crossFork')
    print(train_samples)
    for label, filenames in train_samples.items():
        for filename in filenames:
            img = Image.open(filename)
            new_img = letterbox_image(img, (224, 224))
            new_img.save(filename)

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