調整圖像大小時以yolo格式調整邊界框

Question

我正在嘗試調整圖像大小，但調整圖像大小還需要我更改邊界框值。 這是 yolo 格式x y 寬度 高度

當我調整特定寬度和高度的圖像大小時，在將圖像調整為 python 中的 temp_width 和 temp_height 后，將格式 xy 寬度高度的歸一化綁定框值轉換為新值的邏輯是什么

Answer 1

YOLO 格式確實是一個標准化的 bbox（又名邊界框）坐標/數據。

在這里，有明確的解釋如何獲取這些數據（以及 Pascal VOC）。
下面，您將找到獲取這些 Yolo 格式數據的代碼。
然后你就會明白，只要你使用縮放的圖像，你就沒有什么可改變的。

實際上，bbox 的標准化 x_center、y_center、box_width 和 box_height 坐標將根據圖像進行相應縮放。

但是如果你裁剪它們，那么你需要檢索 bbox 的 [x_topleft, y_topleft, box_width, box_height] 坐標，並使用該crop_image 的大小對其進行歸一化。

假設你有一個“bbox”：

bbox = np.array([x_topleft, y_topleft, box_width, box_height])
       
b_width = bbox[2,]
b_height = bbox[3,]
x_max = bbox[0,] + b_width
y_max = bbox[1,] + b_height

bbox[0,] = ((x_max + bbox[0,]) / 2)  / width
bbox[1,] = ((y_max + bbox[1,]) / 2)  / height
bbox[2,] = bbox[2,] / width
bbox[3,] = bbox[3,] / height
        
bobox = bbox[0,], bbox[1,], bbox[2,], bbox[3,] # normalized x_center, y_center, box_width and box_height