utils_image.py

Go to the documentation of this file.

from smutils.bbox.transforms import *
 
#detector로 찾은 이미지 크롭
def crop_image(image, bboxes, box_type='xyxy'):
    """
    이미지에서 여러개의 박스의 영역을 잘라내는 기능
    TODO: 일반화 시키기, 영상 범위 넘어가는 부분 체크, 넘어갈경우 입력 박스의 크기로 영상을 자를지(영상 외부는 블랙 처리) 체크
    args:
        image (np.array): 원본 이미지, shape (H, W, 3 or 1) or (H, W)
        bboxes (np.array): 잘라낼 영역, shape (N, 4 or 5), 2번째 차원의 0~3번 인덱스는 박스정보를 담고있어야함
        box_type (str): 입력한 박스 구조
    return (list[np.array]): 잘라낸 박스 리스트
    """
    cropped_img = []
 
    if bboxes.ndim != 1:
        for bbox in bboxes:
            if box_type == 'xywh':
                bbox = xywh_to_xyxy(bbox)
            
            x1,y1,x2,y2 = bbox[:4]
            cropped_img.append(image[int(y1): int(y2), int(x1): int(x2)])
    else:
        bbox = bboxes[:4]
        if box_type == 'xywh':
            bbox = xywh_to_xyxy(bbox)
 
        x1,y1,x2,y2 = bbox[:4]
        cropped_img.append(image[int(y1): int(y2), int(x1): int(x2)])
 
    return cropped_img
 
def crop_box_xyxy(image, crop_bbox):
    """
    이미지에서 하나의 박스의 영역을 잘라내는 기능
    args:
        image (np.array): 원본 이미지, shape (H, W, 3 or 1) or (H, W)
        crop_bbox (np.array or list): 잘라낼 영역(1개의 박스구조, xyxy), 타입이 np.array 일 경우 shape은 (4)
    return (np.array): 잘라낸 이미지
    """
    h, w, _ = image.shape
    x1, y1, x2, y2 = crop_bbox
    x1 = max(int(x1), 0)
    y1 = max(int(y1), 0)
    x2 = min(int(x2), w)
    y2 = min(int(y2), h)
    return image[y1:y2, x1:x2]