Измените размер ограничивающих рамок YOLO после изменения размера и вставки в белый квадрат. ⇐ Python

[Anonymous]

У меня есть изображения разных размеров, но около 100x2000-800x8000 и 2000x100 в файлах: .jpg и соответствующих файлах .txt с нормализованными ограничивающими рамками (формат YOLOv8)
Я хочу изменить размер изображений до высоты = 4096 или ширины = 4096 в зависимости от ориентации, но сохраняйте соотношение сторон.
Позже я хочу вставить их в середину белого изображения. И эта часть кода работает просто великолепно.

Код: Выделить всё

from PIL import Image, ImageDraw
import os
import shutil
import numpy as np

class ImageProcessor:
def __init__(self, image: Image.Image) -> None:
self.image = image

def resize_to_square(self, width: int = 4096, height: int = 4096) -> Image.Image:
'''
Resize the image to a square with the specified dimensions.
The image is centered on a white background.
'''
# Calculate the new size while maintaining aspect ratio
aspect_ratio = self.image.width / self.image.height
if self.image.width > self.image.height:
new_width = width
new_height = int(width / aspect_ratio)
else:
new_height = height
new_width = int(height * aspect_ratio)

# Resize the image
resized_image = self.image.resize((new_width, new_height), Image.LANCZOS)

# Create a new white image with the specified dimensions
white_image = Image.new('RGB', (width, height), (255, 255, 255))

# Calculate the position to place the resized image in the middle
x = (width - new_width) // 2
y = (height - new_height) // 2

# Paste the resized image onto the white image
white_image.paste(resized_image, (x, y))

return white_image, x, y, new_width, new_height

Вторая часть не работает. Я пытаюсь отформатировать нормализованную ограничивающую рамку так, чтобы она соответствовала новому изображению.
Мои попытки:

Код: Выделить всё

class LabelProcessor:
def __init__(self, label_path: str) -> None:
self.label = label_path
self.bboxes = self._read_bounding_boxes()

def _read_bounding_boxes(self):
with open(self.label, 'r') as f:
lines = f.readlines()
boxes = []
for line in lines:
parts = line.strip().split()
class_id = int(parts[0])
x_center = float(parts[1])
y_center = float(parts[2])
width = float(parts[3])
height = float(parts[4])
boxes.append((class_id, x_center, y_center, width, height))
return boxes

def adjust_bounding_boxes(self, orig_width, orig_height, new_x, new_y, new_width, new_height, target_width=4096, target_height=4096):
adjusted_boxes = []
for class_id, x_center, y_center, width, height in self.bboxes:
# Convert to original pixel coordinates
x_center_pix = x_center * orig_width
y_center_pix = y_center * orig_height
width_pix = width * orig_width
height_pix = height * orig_height

# Adjust coordinates to the new image size
new_x_center_pix = x_center_pix + new_x
new_y_center_pix = y_center_pix + new_y

# Convert back to normalized coordinates
new_x_center = new_x_center_pix / target_width
new_y_center = new_y_center_pix / target_height
new_width = width_pix / target_width
new_height = height_pix / target_height

adjusted_boxes.append((class_id, new_x_center, new_y_center, new_width, new_height))

self.bboxes = adjusted_boxes

Оригинальные Bbox:

Код: Выделить всё

3 0.19407051282051282 0.9483531651594479 0.3711217948717949 0.023960019038553073
0 0.4331410256410256 0.20447881960970968 0.787275641025641 0.050556877677296524
2 0.26346153846153847 0.8097858162779629 0.5161217948717949 0.016049500237981913
1 0.44384615384615383 0.06699190861494526 0.8877243589743591 0.008643503093764875
1 0.44144230769230763 0.05762970014278915 0.8828525641025641 0.007201332698714898
1 0.4450641025641026 0.04844359828653023 0.8804487179487179 0.009005235602094241
1 0.44144230769230763 0.04051880057115659 0.8828525641025641 0.007563065207044265
1 0.43900641025641024 0.032774869109947646 0.8683012820512821 0.007924797715373631

Исходный файл и результат:






Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/786 ... ite-square