如何在不更改原始坐标的情况下裁剪和调整图像大小答案

【问题标题】：How to crop and resize Images without chaning the original coordinates如何在不更改原始坐标的情况下裁剪和调整图像大小
【发布时间】：2019-11-27 05:11:52
【问题描述】：

我有一堆带有 X 和 Y 坐标的图像，它们是训练的标记。我必须将图像大小调整为 500 X 500。如何在不影响原始位置的情况下更改大小？

我已经尝试过 tf.image.resize_with_crop_or_pad 但是当我使用它的 x 和 Y 将点绘制到裁剪后的图像时，它会显示错误的坐标，它位于左上方。

newImage = tf.image.resize_with_crop_or_pad(
        image,
        500,
        500
    )

我希望原始图像不受其原始坐标的影响并且有空间，因此当我在图像上绘制原始点时它完全适合。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

您可以使用

移动点

x += (500 - image.shape(0)) / 2
y += (500 - image.shape(1)) / 2

这应该可以工作，因为该函数总是裁剪和填充图像以使其居中。当原始图像的大小为奇数时，您可能需要检查它是如何工作的，因为这会给出一个浮点数，并且它可能距离预期点半个像素。

【讨论】：

就像评论一样，这是正确的，但是应该注意，如果图像的宽度或高度大于 500，您可能会从图像中获取坐标（因为标记位置被裁剪掉了）。但这真的是不可避免的。
你是绝对正确的。解决方案可能是丢弃x<0 or x>500 or y<0 or y>500 的点，或者当任何点满足上述条件时丢弃整个图像。
这有点正确，但是当您谈论大约 25GB+ 的坐标时。这不适用。只需将图像左上角移动即可。
我认为建议的总和是最快的解决方案，但您可以尝试不同的方法。对于每个图像，创建一个新的零矩阵并将目标坐标初始化为 1。例如 M = np.zeros(image.shape)，然后为每个点设置 M[x, y] = 1。然后您可以将相同的功能应用于M、newM = tf.image.resize_with_crop_or_pad(M, 500, 500)。但由于准备矩阵需要时间，它肯定会更慢。