图像动态裁剪

1. 背景

以两级级联模型为例,第一级目标检测模型用于检测人员,第二级目标检测模型用于检测手机、对讲机等。然后实际数据采集过程中,手机、对讲机这些设备并不在人员的一级检测框内,使得二级模型训练的样本较少

二级目标检测模型训练阶段,在数据采样时不能仅仅只将一级目标检测框裁剪得到的图像作为输入,还需要动态的裁剪原图,使得手机、对讲机这些设备包含进来,减少背景的干扰。
输入原图
一级目标框区域感兴趣的ROI区域
上面三幅图分别是原图、一级目标检测框区域、训练时想要的目标区域(需要将其他的手机也要揽括进来)。

基本思路:基于opencv的鼠标事件,对显示的原图画矩形框得到感兴趣区域,并将其保存下来。

2. OpenCV鼠标事件

2.1 设置鼠标事件

setMouseCallback(const String & 	winname,  #要设置鼠标事件的窗口名
				 MouseCallback 	onMouse,      #回调函数,当指定窗口产生鼠标事件时,调用的函数名
				 void* userdata = 0)          #传递给回调函数的可选参数

2.2 回调函数原型

void MouseCallback(int event,        #鼠标基础事件
             int x, int y,           #鼠标在x轴y轴方向上的坐标值,窗口左上角为原点(0,0)
             int flags,              #flags的值代表鼠标拖拽事件和Ctrl、Shift、Alt按键事件的代号
             void *userdata)         #用户数据

2.3 鼠标事件

2.3.1 event基本事件

这个对应对调函数的第一个参数event,当鼠标执行相应的动作,event会变成相应的值。

enum
{
    CV_EVENT_MOUSEMOVE      =0,   //鼠标移动
    CV_EVENT_LBUTTONDOWN    =1,   //按下左键
    CV_EVENT_RBUTTONDOWN    =2,   //按下右键
    CV_EVENT_MBUTTONDOWN    =3,   //按下中键
    CV_EVENT_LBUTTONUP      =4,   //放开左键
    CV_EVENT_RBUTTONUP      =5,   //放开右键
    CV_EVENT_MBUTTONUP      =6,   //放开中键
    CV_EVENT_LBUTTONDBLCLK  =7,   //左键双击
    CV_EVENT_RBUTTONDBLCLK  =8,   //右键双击
    CV_EVENT_MBUTTONDBLCLK  =9,   //中键双击
    CV_EVENT_MOUSEWHEEL     =10,  //滚轮滚动
    CV_EVENT_MOUSEHWHEEL    =11   //横向滚轮滚动
};

2.3.2 flag拖拽事件

这个对应回调函数的第四个参数,当存在鼠标拖拽或者于CTRL、shift、ALT相结合拖拽时,flag变成对应的值。

 
enum
{
    CV_EVENT_FLAG_LBUTTON   =1,   //左键拖拽
    CV_EVENT_FLAG_RBUTTON   =2,   //右键拖拽
    CV_EVENT_FLAG_MBUTTON   =4,   //中键拖拽
    CV_EVENT_FLAG_CTRLKEY   =8,   //按住CTRL拖拽
    CV_EVENT_FLAG_SHIFTKEY  =16,  //按住Shift拖拽
    CV_EVENT_FLAG_ALTKEY    =32   //按住ALT拖拽
};
在这里插入代码片

3. 动态裁剪图像

具体的实现代码如下:

import cv2
import os

ROOT = "data7"		# 原图路径

img_cnt = 0

def mouse_callback(event, x, y, flags, param):
    global img_data, point1, point2,g_rect, img_cnt
    img2 = img_data.copy()
    if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:  # 左键点击,则在原图打点
        print("1-EVENT_LBUTTONDOWN")
        point1 = (x, y)
        cv2.circle(img2, point1, 10, (0, 255, 0), 5)
        cv2.imshow('image', img2)
 
    elif event == cv2.EVENT_MOUSEMOVE and (flags & cv2.EVENT_FLAG_LBUTTON):  # 按住左键拖曳,画框
        print("2-EVENT_FLAG_LBUTTON")
        cv2.rectangle(img2, point1, (x, y), (255, 0, 0), thickness=2)
        cv2.imshow('image', img2)
 
    elif event == cv2.EVENT_LBUTTONUP:  # 左键释放,显示
        print("3-EVENT_LBUTTONUP")
        point2 = (x, y)
        cv2.rectangle(img2, point1, point2, (0, 0, 255), thickness=2)
        cv2.imshow('image', img2)
        if point1!=point2:
            min_x = int(min(point1[0], point2[0]))
            min_y = int(min(point1[1], point2[1]))
            width = int(abs(point1[0] - point2[0]))
            height = int(abs(point1[1] - point2[1]))
            g_rect=[min_x,min_y,width,height]
            cut_img = img_data[min_y:min_y + height, min_x:min_x + width]   # 从原图上裁剪
            cv2.imwrite("crop_img_{}.jpg".format(img_cnt), cut_img)         # 图像文件保存
            print("save image.")
            img_cnt += 1


if __name__ == "__main__":
    img_lists = os.listdir(ROOT)

    cv2.namedWindow("image")
    cv2.setMouseCallback("image", mouse_callback)


    for img in img_lists:
        img_path = os.path.join(ROOT, img)
        if os.path.exists(img_path):
            print("file existed.")
        img_data = cv2.imread(img_path)

        cv2.imshow("image", img_data)
        k = cv2.waitKey(0)

        if k == ord('q'):
            break

cv2.destroyAllWindows()

大致的步骤如下:

  1. 新建窗口,设置回调函数;
  2. 读取并显示原始图像数据;
  3. 捕获左键点击、左键拖拽、左键释放的鼠标事件,进行区域目标框绘制;
  4. 并将区域目标保存下来;

4. 总结

本文主要介绍了针对两级模型级联情况下,二级目标检测算法训练时样本少时一种解决方案,通过上述脚本可以可视化人为的裁剪区域并保存增加训练样本,减少背景干扰。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mfbz.cn/a/19834.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

即拼七人拼团系统开发模式,为什么这么火?

即拼七人拼团模式主要是结合了拼团模式的奖励机制和二二复制系统的排位玩法,将产品销售中的利润最大化让利于拼团的用户,刺激用户主动分享推广,以解决平台引流和用户活跃度的问题。 具体来说,即拼七人拼团模式就是用户进入平台购买…

ArrayList 和 LinkedList 之间应该怎么选择?

Joshua Bloch:我写了 LinkedList,但我自己都不用! 对,Joshua Bloch 就是 LinkedList 的作者! 如果你真信了作者的话,那就真的大错特错了,LinkedList 虽然用的没有 ArrayList 多,但使…

【致敬未来的攻城狮计划】— 连续打卡第二十七天:瑞萨RA RA2E1 的 BTN触摸按键

文章目录 由于一些特殊原因: 系列文章链接:(其他系列文章,请点击链接,可以跳转到其他系列文章)或者参考我的专栏“ 瑞萨MCU ”,里面是 瑞萨RA2E1 系列文章。 24.RA2E1的 DMAC——数据传输 25.R…

自学黑客(网络安全),一般人我劝你还是算了吧

一、自学网络安全学习的误区和陷阱 1.不要试图先成为一名程序员(以编程为基础的学习)再开始学习 我在之前的回答中,我都一再强调不要以编程为基础再开始学习网络安全,一般来说,学习编程不但学习周期长,而…

漏洞分析丨CVE-2012-1873

一、漏洞简述 cve-2012-1873同样是一个著名的堆溢出漏洞,他是IE6-8中MSHTL.dll中的CTableLayout::CalculateMinMax函数里,程序在执行时会以HTML代码中的元素span属性作为循环控制次数向堆中写入数据。第一次会优先根据span申请堆空间,当我们…

数据库事务

目录 一.事务 1.为什么要存在事务 2.什么是事务 3.事务的特性(ACID) 4.MySQL中事务的使用 二.事务的隔离级别 1.什么是隔离级别 2.隔离级别的分类 3.不同隔离级别的现象 4.MySQL中设置隔离级别 5. 四种隔离级别和锁 1.READ-UNCOMMITED 2.READ-COMMITED 3.REPEATAB…

前端实现可拖拽课程表【纯HTML、CSS、JS】

前言 hello,今天实现点小动画,帮助学习理解Web api的拖拽效果,这里实现的是可拖拽的课程表!# 效果图 附:作者没钱去除水印,就这样看一下简单的看一下效果吧! 实现前言知识 这里我使用事件委…

区间合并(算法)

目录 题目代码实现注意点 题目 给定 n n n 个区间 [ l i , r i ] [l_i, r_i] [li​,ri​],要求合并所有有交集的区间。 注意如果在端点处相交,也算有交集。 输出合并完成后的区间个数。 例如: [ 1 , 3 ] [1,3] [1,3] 和 [ 2 , 6 ] [2,…

Maven POM和Maven构建配置文件操作笔记

目录 我到现在还是没有太搞懂Maven的作用,我只是有一个模糊的概念就是它可以添加很多的依赖,这样会使项目搭建起来更加方便,你可以谈谈你的看法吗? Maven POM 父(Super)POM POM 标签大全详解 Maven 构建…

DSP:数字信号处理的原理及应用

什么是DSP?DSP一般有两种解释: 1、Digital Signal Processing,数字信号处理技术,简称DSP。是一门涉及许多学科而又广泛应用于许多领域的新兴学科。数字信号处理是围绕着数字信号处理的理论、实现和应用等几个方面发展起来的。数字…

如何用u盘重装系统win7

​如今的U盘重装win7系统是比较常见的重装win7系统的方法,适用性比较高,操作也十分的简单。有的小伙伴想给自己的电脑重装win7,那么我们用u盘重装系统怎么安装win7?现在小编就来教大家如何用u盘重装系统教程。 工具/原料: 系统…

git commit 设置 eslint + pretter 格式化校验

系统版本 node 版本: v14.17.5 npm 版本: 6.14.14 vue-cli 版本: vue/cli 4.5.19 目录 系统版本 1. 新建一个 vue2.X 空项目 2. 安装插件 eslint ,并初始化 eslint 配置,根目录生成 .eslintrc 配置文件 3. 测试 eslint 配置 4. 安装 husky、lint-staged 5. 在package.j…

使用svg在元素直接绘制连线箭头

注意&#xff1a;svg的图形绘制的点位置坐标是基于画布的位置坐标&#xff0c;相当于从左上角的点为起点。 先来个简单示例&#xff1a; 在点与点之间绘制连线箭头 <!DOCTYPE html> <html lang"en"> <head><meta charset"UTF-8">…

ChatGPT学习-如何向ChatGPT提问

​ 最近在学习chatGPT,怎么样的提问是一个好的提问。通过网上找资料肯定不是最好的方法&#xff0c;我想起一句话&#xff0c;“不识庐山真面目&#xff0c;只缘身在此山中”。最好的老师就是chatGPT&#xff01; 下面先展示下提问成果&#xff0c;我通过xmind生成了思维导图 一…

科思转债上市价格预测

科思转债 基本信息 转债名称&#xff1a;科思转债&#xff0c;评级&#xff1a;AA-&#xff0c;发行规模&#xff1a;7.249178亿元。 正股名称&#xff1a;科思股份&#xff0c;今日收盘价&#xff1a;67.1元&#xff0c;转股价格&#xff1a;53.03元。 当前转股价值 转债面值…

电脑断电文件丢失如何找回?给你支几招!

电脑断电文件丢失如何找回&#xff1f;我好不容易熬夜加班做的活动方案&#xff0c;正当将U盘文件转移到笔记本电脑的时候&#xff0c;没有注意笔记本的电量&#xff0c;在转移数据的过程中突然断电了。我的电脑一下子就“熄”了&#xff0c;方案都没来得及保存。这真是一个悲剧…

MySQL主从复制与读写分离

目录 一、mysql主从复制原理1.1 mysql的复制类型1.2 mysql主从复制的工作原理 二、mysql读写分离原理2.1 读写分离的意义2.2 常见的两种mysql读写分离2.2.1.基于程序代码内部实现2.2.2.基于中间代理层实现2.2.3 amoeba 2.3 mysql读写分离原理 三、mysql数据库四种同步方式3.1 异…

MySQL视图详解

我写本文主要目的&#xff0c;是在网上看见了 所以&#xff0c;文本主要探讨的问题如下&#xff0c;验证结果在最后面 一、修改视图&#xff0c;基表会跟着改吗&#xff1f;答案&#xff1a;会改变 二、修改基表&#xff0c;视图会变化吗&#xff1f;答案&#xff1a;会改变 …

Nevron Open Vision for .NET 2022.3 Crack

Nevron Open Vision for .NET 适用于 Blazor、WPF、WinForms 和 Xamarin.Mac 的领先用户界面组件 Nevron Open Vision for .NET 是一套高级 UI 组件&#xff0c;可帮助您从单个代码库开发功能丰富的 Web &#xff08;Blazor WebAssembly&#xff09; 和桌面 &#xff08;WinFor…

手搓GPT系列之 - 通过理解LSTM的反向传播过程,理解LSTM解决梯度消失的原理 - 逐条解释LSTM创始论文全部推导公式,配超多图帮助理解(上篇)

1. 前言 说起RNN和LSTM&#xff0c;就绕不过Sepp Hochreiter 1997年的开山大作 Long Short-term Memory。奈何这篇文章写的实在是太劝退&#xff0c;整篇论文就2张图&#xff0c;网上很多介绍LSTM的文章都对这个模型反向传播的部分避重就轻&#xff0c;更少见&#xff08;反正…