我必须调整一些不同大小的图像，224x224然后才能将它们作为输入传递VGG19，然后应用transfer learning。
我试过这些方法：添加补丁，从图像中心取一个 224x224 的正方形，自动调整高度和宽度。
我想知道，如果有的话，这是调整这些图像大小的最佳方法。
如何正确调整输入图像的大小以进行迁移学习
数据挖掘
图像分类
迁移学习
2021-09-29 16:41:44
1个回答
这可以使用 Python 中的 PIL 库来完成。
需要注意的一件事 - 如果您将图像大小调整为 224x224，您可能希望保持图像的比例，例如，如果高度和宽度明显不同，那么您可能会因为以这种方式调整大小而失去透视。
如果比例不是问题，您可以按如下方式调整大小：
from PIL import Image
baseheight = 224
img = Image.open('image.jpg')
width = 224
img = img.resize((width, baseheight), Image.ANTIALIAS)
img.save('resizedimage.jpg')
也就是说，如果您想保持与原始图像相同的比例，并且只想将高度设置为 224，例如同时保持比例宽度，您还可以使用 PIL，如下所示：
from PIL import Image
baseheight = 224
img = Image.open('image.jpg')
hpercent = (baseheight / float(img.size[1]))
width = int((float(img.size[0]) * float(hpercent)))
img = img.resize((width, baseheight), Image.ANTIALIAS)
img.save('resizedimage.jpg')
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