python-3.x - 在 tensorflow 中预处理不同的图像尺寸

Question

我有一批不同尺寸的图像，例如(375, 500,3)，(200, 147, 3)..等。

在将它们输入 CNN 之前，我需要将它们处理为标准尺寸，并且可能会稍微扭曲它们。

应该采取什么方法来做到这一点？

到目前为止，我已经尝试过以下方法，但这会使大图像看起来很糟糕。

  def preprocess_1 (images, labels):
      images = tf.image.central_crop(images, 0.9)
      images = tf.image.resize_image_with_crop_or_pad(images, 255, 255)
      return images, labels

Answer 1

我能想到的解决方案有两种:

1. 在我看来，你想要获得方形图像。您可以首先通过在空白处填充零来将矩形图像变成正方形图像。然后，您可以将所有方形图像调整为所需的尺寸。

2. 可以引用论文Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition ，该方法添加了一个Spatial Pyramid Pooling Layer来解决不同尺寸图像的问题。