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基于C#部署YOLOv5目标检测模型 核心技术深度解析

在这里插入图片描述

1. 智能图像预处理:保持长宽比的缩放和填充策略

1.1 技术背景

在深度学习目标检测中,模型通常要求固定尺寸的输入(如320×320、640×640)。然而,实际应用中的图像尺寸往往是任意的,直接拉伸会导致图像变形,影响检测精度。因此需要智能的预处理策略。

1.2 算法原理

长宽比计算与决策
float hw_scale = (float)srch / srcw;  // 计算高宽比

决策逻辑:

  • hw_scale > 1:图像高度大于宽度(竖图)
  • hw_scale < 1:图像宽度大于高度(横图)
  • hw_scale = 1:正方形图像
竖图处理策略(高 > 宽)
if (hw_scale > 1)
{newh = inpHeight;                    // 高度保持为目标高度neww = (int)(inpWidth / hw_scale);   // 按比例计算新宽度Cv2.Resize(srcimg, dstimg, new OpenCvSharp.Size(neww, newh), 0, 0, InterpolationFlags.Area);// 计算左右填充left = (int)((inpWidth - neww) * 0.5);Cv2.CopyMakeBorder(dstimg, dstimg, 0, 0, left, inpWidth - neww - left, BorderTypes.Constant);
}

数学推导:

原图尺寸: H × W
目标尺寸: inpHeight × inpWidth
高宽比: hw_scale = H / W当 hw_scale > 1 时:
- 新高度: newh = inpHeight
- 新宽度: neww = inpWidth / hw_scale = inpWidth × W / H
- 左填充: left = (inpWidth - neww) / 2
- 右填充: inpWidth - neww - left
横图处理策略(宽 > 高)
else
{newh = (int)(inpHeight * hw_scale);  // 按比例计算新高度neww = inpWidth;                     // 宽度保持为目标宽度Cv2.Resize(srcimg, dstimg, new OpenCvSharp.Size(neww, newh), 0, 0, InterpolationFlags.Area);// 计算上下填充top = (int)((inpHeight - newh) * 0.5);Cv2.CopyMakeBorder(dstimg, dstimg, top, inpHeight - newh - top, 0, 0, BorderTypes.Constant);
}

1.3 填充策略详解

BorderTypes.Constant 填充
  • 使用常数值(默认为0,即黑色)填充边缘
  • 不会引入额外的图像信息,避免干扰模型判断
  • 在YOLOv5训练时也采用相同策略,保持一致性
居中填充算法
// 左右填充(竖图)
left = (int
http://www.dtcms.com/wzjs/138798.html

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