YOLOv5 分类模型的预处理（1） Resize 和 CenterCrop_yolov5 resize

YOLOv5 分类模型的预处理（1） Resize 和 CenterCrop

flyfish

版本 6.2

将整个代码简化成如下代码

imgsz=224
file = "/home/a/Pictures/1.jpg"
transforms = classify_transforms(imgsz)
im = cv2.cvtColor(cv2.imread(file), cv2.COLOR_BGR2RGB)
print(im.shape)

im = transforms(im)
print(im.shape)

im = im.unsqueeze(0).to("cpu")
print(im.shape)
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(511, 306, 3) H,W,C顺序
torch.Size([3, 224, 224]) 经过transforms后
torch.Size([1, 3, 224, 224]) 通过unsqueeze扩展增加一维,最后是NCHW的维度进入模型

图像经过了如下变换

def classify_transforms(size=224):
    # Transforms to apply if albumentations not installed
    return T.Compose([T.ToTensor(), T.Resize(size), T.CenterCrop(size), T.Normalize(IMAGENET_MEAN, IMAGENET_STD)])
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最重要的是这两个

T.Resize(size)
T.CenterCrop(size)
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分步演示

T.Resize(size) 图像的缩放
看一个参数还是两个参数
如果是一个参数int，那么图像的较小边将与该参数匹配,然后进行缩放，高宽比例不变。
如果是(h, w),那么图像就缩放到(h, w)大小。
举个例子
如果 height > width 那么图片会被缩放到 (size * height / width, size).比例不变

参考：https://pytorch.org/vision/main/generated/torchvision.transforms.Resize.html

import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image
from torchvision import transforms

file_path = "./1.jpg"
img = Image.open(file)
print("Original:", img.size)
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用了PIL库 是 宽w,高h 顺序

原始大小 宽w,高h Original: (306, 511)

trans0 = transforms.Compose([transforms.Resize(imgsz)]) 
after0 = trans0(img)

print("Resize:", after0.size)
after0.save('2.jpg')
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经过Resize之后 宽w,高h Resize: (224, 374)

trans1 = transforms.Compose([transforms.CenterCrop(imgsz)])
after1 = trans1(after0)
print("CenterCrop:", after1.size)
after1.save('3.jpg')
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经过中心剪裁后 CenterCrop: (224, 224)