[PyTorch] 이미지 크기와 바운딩박스 좌표를 resize 하는 함수 정의

image transformation을 수행함과 동시에 바운딩 박스 좌표(labels)도 갱신시켜줘야 합니다. 이미지의 크기를 변경하면 객체의 위치도 변경되기 때문에 바운딩 박스 좌표도 그에 맞게 변경하는 함수를 정의하겠습니다.

 

 AMD dataset은 AMD, Non-AMD 두 종류의 이미지가 있으며 크기가 다릅니다. 크기를 256x256으로 고정시키고, 그에 따라 바운딩박스의 중심 좌표(label)도 갱신시키는 함수를 정의해보겠습니다.

 

 

 AMD와 Non-AMD 이미지 입니다. 둘의 크기는 다르므로 256x256 크기로 일치시켜주겠습니다.

 

import torchvision.transforms.functional as TF
# create a data transformation pipeline for single-object detection

# define a helper function to resize images
def resize_img_label(image, label=(0., 0.), target_size=(256,256)):
    w_orig, h_orig = image.size
    w_target, h_target = target_size
    cx, cy = label
    image_new = TF.resize(image, target_size)
    label_new = cx/w_orig*w_target, cy/h_orig*h_target
    return image_new, label_new

# resize an image
img, label = load_img_label(labels_df, 1)
print(img.size, label)

img_r, label_r = resize_img_label(img, label)
print(img_r.size, label_r)

plt.subplot(1, 2, 1)
show_img_label(img, label, w_h=(150, 150), thickness=20)
plt.subplot(1, 2, 2)
show_img_label(img_r, label_r)

 

 

 이미지의 크기가 변경되었고, 그에 따라 바운딩 박스 위치도 변경되었습니다.

 

 바운딩 박스의 크기는 50x50 로 설정되어 있습니다.