python中resize失真，python realsense

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训练中图片为什么要resize处理?

1、把已有的图翻转，平移，雾化，去燥等方法，增加样本量，便于训练。就比如，你现在的图像都是拍的白天天气晴朗下的自行车，你用来训练模型，但让你检测的时候有一张图是白天大雾情况下的路面。可能就识别不出来自行车来了。

2、不会。在提取featuremap的时候，会把图像resize到一定范围内的。所以你修改图片大小没关系，反正训练的时候会resize的。图片预处理对模型效果影响是巨大的，而且根据任务不用，预处理的方式也会不同，都是基于PIL实现。

3、中的 resize ，只要把想处理的数据处理成图片的格式形状就行，例如，要处理 A[c，w，h] 的格式数据，可以先用变成 A[w，h，c] ，然后在 opencv 的 resize ，这样可以很好的保留原始数据的特性。

4、整体来看，Yolo算法采用一个单独的CNN模型实现end-to-end的目标检测，整个系统如图所示：首先将输入图片resize到448x448，然后送入CNN网络，最后处理网络预测结果得到检测的目标。

5、Yolo算法采用一个单独的CNN模型实现end-to-end的目标检测。首先将输入图片resize到448x448，然后送入CNN网络，最后处理网络预测结果得到检测的目标。

6、训练的效果更好。以下分别是原图，噪声图和去噪效果图：可以看到，上面噪声几乎淹没了有效信号。然后通过训练，仅仅5个迭代，就较好的分离出了有效信号。“既然选择了远方便只顾风雨兼程”。

简单说，两附图之间对应像素相减，然后求绝对值，差异大于某个特定值的就认为是不同点。

你可以添加一个判断语句，如果某个点数量比较多，就给这个点设置为深色，这里设置颜色你可以参考colorbar。另外一种策略，你需要设置图片中点的透明度，然后设置颜色为浅色调。

不知道你对图片的格式有没有要求，如果是bmp的话是没有压缩的。也就是说大小和颜色深度决定了图片的大小。这样也比较容易控制。当然也就不能不改size随便调节文件的大小。

有损压缩是对图像本身的改变，在保存图像时保留了较多的亮度信息，而将色相和色纯度的信息和周围的像素进行合并，合并的比例不同，压缩的比例也不同，由于信息量减少了，所以压缩比可以很高，图像质量也会相应的下降。

PIL库包含对图像序列（动画格式）的基本支持。支持的序列格式包括 FLI/FLC 、 GIF 和一些实验性的格式。 TIFF 文件也可以包含多个帧。当打开一个序列文件时，PIL库自动加载第一帧。

序列图像。即我们常见到的动态图，最常见的后缀为 .gif ，另外还有 FLI / FLC 。PIL 库对这种动画格式图也提供了一些基本的支持。当我们打开这类图像文件时，PIL 自动载入图像的第一帧。

PIL全称“Python Imaging Library ”，它是Python平台图像处理的一个标准库，图形界面使用与PIL本身相同的坐标系，左上角为（0，0）。任何超出图像范围的像素都会被丢弃。

Pillow是Python里的图像处理库（PIL：Python Image Library），提供了了广泛的文件格式支持，强大的图像处理能力，主要包括图像储存、图像显示、格式转换以及基本的图像处理操作等。

PIL的缩写是Python Imaging Library，它是一种用于图像处理的Python库。PIL提供了丰富的图像处理功能，包括图像的打开、存储、裁剪、缩放、旋转、变换、滤波等，让我们可以通过Python代码对图像进行操作和处理，从而实现各种需求。

1、选中图片鼠标右键单击”设置对象格式“，在界面右侧的任务窗格，单击”大小与属性“，设置为”大小固定、位置随单元格而变”即可。

2、如果是jpg的话，可以通过改变图片的质量来调节文件的大小。

3、通过设置 figsize 参数，可以控制画布的大小，从而确定像素大小。

4、实际文件的大小；分辨率；压缩；一般来说，压缩图片会使图像质量受到影响，因此，压缩文件也要适可而止。有效方法：图片分割。它将允许你在加载图片的时候可以一片一片地加载，直到整个图像出现在你的屏幕上。

5、题主是否想询问“python图片如何设置宽度不变高度自适应”？首先打开python软件。其次点击右上角的图片设置。最后点击大小设置，修改为宽度不变高度自适应即可。

6、遍历图片对象？可是怎么个遍历法呢？Pillow 提供了一个 .load() 方法，用来处理像素。图片嘛，当然是二维的，有宽和高的。

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