问题描述
我正在尝试调整MS COCO数据集的边界框的大小。 我已经举了一个例子
bounding_Boxes = train_label[:,:4]
class_ids = train_label[:,4:5]
print('Image size (height,width,RGB):',train_image.shape)
print('Num of objects:',bounding_Boxes.shape[0])
print('Bounding Boxes (num_Boxes,x_min,y_min,x_max,y_max):\n',bounding_Boxes)
print('Class IDs (num_Boxes,):\n',class_ids)
utils.viz.plot_bBox(train_image.asnumpy(),bounding_Boxes,scores=None,labels=class_ids,class_names=train_dataset.classes) #plotting normal image
utils.viz.plot_bBox(cv2.resize(train_image.asnumpy(),(416,416),interpolation=cv2.INTER_LINEAR),new_bb,class_names=train_dataset.classes)#plotting resized image
我得到以下输出。
Image size (height,RGB): (640,426,3)
Num of objects: 5
Bounding Boxes (num_Boxes,y_max):
[[ 54.27 359.7 367.46 445.16]
[192.14 359.96 390.3 404.92]
[252.29 354.08 408.37 382.69]
[263.29 357.89 348.06 373.17]
[272.71 355.56 296.41 365.58]]
Class IDs (num_Boxes,):
[[8.]
[8.]
[8.]
[8.]
[8.]]
[[ 35.2755 351.25633803 238.849 434.71023474]
[124.891 351.51023474 253.695 395.41483568]
[163.9885 345.76826291 265.4405 373.70666667]
[171.1385 349.48882629 226.239 364.41014085]
[177.2615 347.21352113 192.6665 356.99830986]]
正常图像 enter image description here
将盒子变形的图像 enter image description here
对于某些图像，它的转换效果非常好。为什么在某些图像上会发生这种情况？该如何解决？
解决方法
暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！
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