向图像添加填充以使它们具有相同的形状

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).......

我想为这些图像添加填充，以使它们具有相同的形状。为此，我遍历整个数据集并获取max_width和max_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。但是我得到了不同的形状：

(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

问题就在这里：

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

这将导致最终宽度或高度不同，具体取决于 width_diff 或 height_diff 是否能被 2 整除。您已经实现了一个解决方法，但这只适用于 Python 3，而您显然使用的是 Python 2。

您可以通过以下方式修复此问题：

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

通过这种方式，您将确保

• 左+右=宽度_差异
• 顶部 + 底部 = height_diff

请注意，这特别适用于 Python 2，您可能有兴趣阅读Python integer 除法产生 float。我的建议是使用Floor Division，这样你的代码就不易受到 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