python - 向图像添加填充以使它们成为相同的形状

Question

我有一个包含 100、000 张不同大小图像的数据集。

(36,77)、(56,100)、(89,14)、(35,67)、(78,34)、(90,65)、(96,38)...... ..

我想给这些图像添加填充，使它们成为相同的形状。 为此，我循环遍历整个数据集并获取 ma​​x_width 和 ma​​x_height，然后将图像制作成这个大小。 在此示例中，例如 max_height= 96 和 max_width= 100。所以我的图像将具有 (96,100) 的所有形状。但是我得到不同的形状:

(96, 100, 3)
(97, 101, 3)
(97, 100, 3)
(96, 101, 3)
(96, 100, 3)
(97, 100, 3)
(97, 101, 3)
(97, 100, 3)
(97, 100, 3)
(96, 101, 3)
(97, 101, 3)
(96, 101, 3)
(96, 100, 3)
(97, 100, 3)
(96, 101, 3)

我的代码有什么问题

from __future__ import division
import cv2
import numpy as np
import csv
import os
import pandas as pd
import glob
from matplotlib import pyplot as plt

def max_width_height(path):
    os.chdir(path)
    WIDTH=[]
    HEIGHT=[]

    images_name = glob.glob("*.png")
    set_img = set([x.rsplit('.', 1)[0] for x in images_name])
    for img in set_img:
        img_cv = cv2.imread(path+'/'+img+'.png')
        h=img_cv.shape[0]
        w=img_cv.shape[1]
        WIDTH.append(w)
        HEIGHT.append(h)
    max_width=max(WIDTH)
    max_height=max(HEIGHT)
    return max_height,max_width
def add_padding(max_height,max_width):

    path_char = '/cropped_images'
    output = 'dataset/'
    abby_label = []
    reference = []
    os.chdir(path_char)
    img_char= glob.glob("*.png")

    set_img_char = set([x.rsplit('.', 1)[0] for x in img_char])

    images = []
    size= []
    for img in img_char:
        img_cv = cv2.imread(path_char+'/'+img)
        h,w=img_cv.shape[0:2]

        width_diff=max_width-w
        height_diff=max_height-h

        left= width_diff/2
        right=width_diff/2
        top=height_diff/2
        bottom=height_diff/2
        if isinstance(left,float):
            left=int(left)
            right=left+1
        if isinstance(top,float):
            top=int(top)
            bottom=top+1

        white_pixels = [255, 255, 255]
        black_pixels = [0, 0, 0]


        constant = cv2.copyMakeBorder(img_cv,top,left,right,bottom, cv2.BORDER_CONSTANT, value=white_pixels)
        cv2.imwrite(output+img,constant)
        size.append(constant.shape)
        constant2 = cv2.copyMakeBorder(img_cv,top,left,right,bottom, cv2.BORDER_CONSTANT, value=black_pixels)
        cv2.imwrite(output+img,constant2)


        label, sep,rest = img.partition('_')
        abby_label.append(label)
        reference.append(rest)




    df = pd.DataFrame({'abby_label': abby_label, 'reference': reference})
    df.to_csv('abby_labels.csv')
    df2=pd.DataFrame({'dimension':size})
    df2.to_csv('dimension.csv')

    h,w=max_width_height(path)
    print(h,w)
    x=add_padding(h,w)

Answer 1

问题出在这里:

left= width_diff/2
right=width_diff/2
top=height_diff/2
bottom=height_diff/2

这将导致不同的最终宽度或高度，具体取决于 width_diff 或 height_diff 是否可以被 2 整除。您已经实现了一个变通办法，但这仅适用于 Python 3，而您显然正在使用 Python 2。

您可以通过以下方式解决此问题:

left=width_diff/2
right=width_diff - left
top=height_diff/2
bottom=height_diff - top

这样你就可以确保

• 左 + 右 = width_diff
• 顶部 + 底部 = 高度差

请注意，这特别适用于 Python 2，您可能有兴趣阅读 Python integer division yields float .我的建议是使用 floor division ，这样您的代码就不会受到 Python 2 和 Python 3 差异的影响。

left=width_diff//2
right=width_diff - left
top=height_diff//2
bottom=height_diff - top