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四川网站排名软件开发培训去哪个机构

news 2025/9/18 15:42:00

四川网站排名,软件开发培训去哪个机构,怎么做类似知乎的网站,北京seo优化服务Python OpenCV剪裁图片并修改对应的Labelme标注文件前言前提条件相关介绍实验环境剪裁图片并修改对应的Labelme标注文件代码实现前言由于本人水平有限，难免出现错漏，敬请批评改正。更多精彩内容，可点击进入Python日常小操作专栏、OpenCV-P…

Python OpenCV剪裁图片并修改对应的Labelme标注文件

前言
前提条件
相关介绍
实验环境
剪裁图片并修改对应的Labelme标注文件
- 代码实现

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前言

由于本人水平有限，难免出现错漏，敬请批评改正。
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YOLOv8训练自己的数据集（足球检测）
YOLOv5：TensorRT加速YOLOv5模型推理
YOLOv5：IoU、GIoU、DIoU、CIoU、EIoU
玩转Jetson Nano（五）：TensorRT加速YOLOv5目标检测
YOLOv5：添加SE、CBAM、CoordAtt、ECA注意力机制
YOLOv5：yolov5s.yaml配置文件解读、增加小目标检测层
Python将COCO格式实例分割数据集转换为YOLO格式实例分割数据集
YOLOv5：使用7.0版本训练自己的实例分割模型（车辆、行人、路标、车道线等实例分割）
使用Kaggle GPU资源免费体验Stable Diffusion开源项目

前提条件

熟悉Python

实验环境

Python 3.x （面向对象的高级语言）

剪裁图片并修改对应的Labelme标注文件

背景：某些场景下，获取到的已经标注的图片数据，有黑色边框，本文目的则是，将图片数据的黑色边框剔除掉，并同步修改已标注的图片数据对应的Labelme标注文件，方便后续使用。
项目结构

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代码实现

import os
import cv2
import json
import numpy as npdef xyxy2xywh(rect):'''(x1,y1,x2,y2) -> (x,y,w,h)'''return [rect[0],rect[1],rect[2]-rect[0],rect[3]-rect[1]]def xywh2xyxy(rect):'''(x,y,w,h) -> (x1,y1,x2,y2)'''return [rect[0],rect[1],rect[0]+rect[2],rect[1]+rect[3]]def xyxy2xminyminxmaxymax(rect):xmin = min(rect[0],rect[2])ymin = min(rect[1],rect[3])xmax = max(rect[0],rect[2])ymax = max(rect[1],rect[3])return [xmin,ymin,xmax,ymax]def alter_json(img_name,in_json_path,out_json_path,crop_x,crop_y,crop_height,crop_width,pad):'''in_json_path: json文件输入路径out_json_path: json文件保存路径crop_x : 剪裁矩阵坐标的xcrop_y : 剪裁矩阵坐标的ycrop_height: 剪裁后的高crop_width: 剪裁后的宽pad: 图片填充数'''file_in = open(in_json_path, "r", encoding='utf-8')# json.load数据到变量json_datajson_data = json.load(file_in)# 修改json中的内容json_data["imageHeight"] = crop_heightjson_data["imageWidth"] = crop_width + 2*padjson_data["imagePath"] = img_namejson_data["imageData"] = None# 读取原始jsons的 [[x1,y1],[x2,y2]]for LabelBox in json_data['shapes']:points = LabelBox['points']points[0][0] = points[0][0] - crop_x + padpoints[0][1] =points[0][1] - crop_y points[1][0] = points[1][0] - crop_x + padpoints[1][1] = points[1][1] - crop_y file_in.close()# 创建一个写文件file_out = open(out_json_path, "w", encoding='utf-8')# 将修改后的数据写入文件file_out.write(json.dumps(json_data))file_out.close()# 图像显示函数
def show(name, img):cv2.namedWindow(name, 0)  # 用来创建指定名称的窗口,0表示CV_WINDOW_NORMAL# cv2.resizeWindow(name, img.shape[1], img.shape[0]); # 设置宽高大小为640*480cv2.imshow(name, img)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()def crop_largest_img(image):'''参数：image 是彩色图像数组。'''# 转换为灰度图像gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 二值化_, binary = cv2.threshold(gray, 50, 255, cv2.THRESH_BINARY)# show('binary',binary)# 查找轮廓contours, hierarchy = cv2.findContours(binary,cv2.RETR_LIST,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)'''retval = cv2.boundingRect( cnt )参数：cnt 是灰度图像或轮廓。返回值：retval 表示返回的矩形边界的左上角顶点的坐标值及矩形边界的宽度和高度，即x,y,w,h'''for cnt in contours:x,y,w,h = cv2.boundingRect(cnt) # 获取轮廓顶点及边长if w*h<600*600: # 过滤掉小于600*600的矩形框continue# print(x,y,w,h) # 570 126 1039 728 左上角x 左上角y 框宽 框高# cv2.rectangle(image,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),10) # xmin，ymin，xmax，ymax# show('image',image)return x,y,w,hif __name__=="__main__":# 输出图片所在文件夹out_imgs_dir  = 'out_images/'# 输出jsons所在文件夹out_jsons_dir = 'out_jsons/'if not os.path.exists(out_imgs_dir):os.mkdir(out_imgs_dir)if not os.path.exists(out_jsons_dir):os.mkdir(out_jsons_dir)# 输入图片所在文件夹in_imgs_dir  = 'images/'# 输入jsons所在文件夹in_jsons_dir = 'jsons/'# 输入图片名列表file_name_list = os.listdir(in_imgs_dir)img_name_list = [i for i in file_name_list if i.endswith('.png')]# 输入jsons文件名列表file_name_list = os.listdir(in_jsons_dir)json_name_list = [i for i in file_name_list if i.endswith('.json')]# print(img_name_list,json_name_list)# 定义剪裁图片的左右填充数pad = 0for img_name,json_name in zip(img_name_list,json_name_list):in_img_path = os.path.join(in_imgs_dir,img_name)out_img_path = os.path.join(out_imgs_dir,img_name)in_json_path = os.path.join(in_jsons_dir,json_name)out_jsons_path = os.path.join(out_jsons_dir,json_name)# print(in_img_path,in_json_path)# 读取图片image = cv2.imread(in_img_path)# 获得最大剪裁矩形坐标(x,y,w,h)x,y,w,h = crop_largest_img(image)# print(x,y,w,h)# 读取并修改json文件alter_json(img_name,in_json_path,out_jsons_path,x,y,h,w,pad=pad)# 保存剪裁图片crop_img = image[y:y+h,x-pad:x+w+pad] # h,wcv2.imwrite(out_img_path,crop_img)

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由于本人水平有限，难免出现错漏，敬请批评改正。
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玩转Jetson Nano（五）：TensorRT加速YOLOv5目标检测
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YOLOv5：yolov5s.yaml配置文件解读、增加小目标检测层
Python将COCO格式实例分割数据集转换为YOLO格式实例分割数据集
YOLOv5：使用7.0版本训练自己的实例分割模型（车辆、行人、路标、车道线等实例分割）
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