這篇文章主要介紹“python圖像填充與裁剪怎么實現”的相關知識,小編通過實際案例向大家展示操作過程,操作方法簡單快捷,實用性強,希望這篇“python圖像填充與裁剪怎么實現”文章能幫助大家解決問題。
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,那么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,除了拉伸圖像(會造成比例改變),另一種就是先填充,后裁剪。
相信搞過NLP的同學并不陌生啦。
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注釋掉上一句,換下面這一句
# img = torch.zeros(3, h, w)
img[:, :origin_h, :origin_w] = src
# 保存填充后的圖片
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)
# 保存填充后的mask
to_pil_image(mask).save(result_mask_png)
# 圖像輸出后我們需要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]
# 保存裁剪后的圖片
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)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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