opencv resize预处理算法的解读

 预处理算法

static  cv::Mat preprocess_img(cv::Mat& img, int input_w, int input_h) {
    int w, h, x, y;
    float r_w = input_w / (img.cols*1.0);
    float r_h = input_h / (img.rows*1.0);
    if (r_h > r_w) {
        w = input_w;
        h = r_w * img.rows;
        x = 0;
        y = (input_h - h) / 2;
    } else {
        w = r_h * img.cols;
        h = input_h;
        x = (input_w - w) / 2;
        y = 0;
    }
    cv::Mat re(h, w, CV_8UC3);
    cv::resize(img, re, re.size(), 0, 0, cv::INTER_LINEAR);
    cv::Mat out(input_h, input_w, CV_8UC3, cv::Scalar(128, 128, 128));
    re.copyTo(out(cv::Rect(x, y, re.cols, re.rows)));
    return out;
}

将原始输入图像缩放到模型需要的尺寸，比如640x640。这一步需要注意的是，原始图像是按照等比例进行缩放的，如果缩放后的图像某个维度上比目标值小，那么就需要进行填充。举个例子：假设输入图像尺寸为768x576，模型输入尺寸为640x640，按照等比例缩放的原则缩放后的图像尺寸为640x480，那么在y方向上还需要填充640-480=160（分别在图像的顶部和底部各填充80）。

    if (r_h > r_w) {
        w = input_w;
        h = r_w * img.rows;
        x = 0;
        y = (input_h - h) / 2;
    } else {
        w = r_h * img.cols;
        h = input_h;
        x = (input_w - w) / 2;
        y = 0;
    }

这里直接使用了opencv的copyto函数，将等比压缩的图片copy到640*640的图片上，copy的位置由上面的代码确定