调整COCO边界框的大小以进行对象检测

Question

这是我的第一个问题。我正在准备一个用于对象检测的数据集。到目前为止，我已经做了以下工作：

1. 我有一张原图（尺寸w4000 x h3000）
2. 我使用注释平台Roboflow以COCO格式对其进行注释，图片中有近250个对象
3. Roboflow返回了一张缩小的图片（2048x1536），其中包含相应的json文件，带有COCO格式的注释
4. 然后，为了从我的原始图片中获取数据集（因为我有很多对象，而且图片足够大），我决定将原始图片平铺在224x224的补丁中。为此，我放大了一点（4032x3136），以便能够正确地进行切片，获得252张图片

问题

1. 如何将Roboflow 2048x1536图片的边界框调整为原始图片（4032x3136）

2. 一旦b.box被调整到我的原始图片大小，我如何再次调整它们的大小，使其适应通过切片原始图片创建的每个补丁（224x224）

谢谢

Answer 1

听起来最终的目标似乎是正确更新来自源4032x3136图像的224x224图像和边界框

至少在Roboflow中，您可以将平铺作为预处理步骤添加到原始4032x3136图像中。图像将分为您选择的瓷砖数量（2x2、3x3、NxY）。边界框将正确更新，以覆盖每个瓷砖上的对象

要从您描述的代码中重新实现，您需要：

1. 将2048x1536图像放大到4032x3136
2. 相应地缩放边界框
3. 使用类似Pil的方法将图像分成224x224个平铺
4. 更新注释，将其分解为各个瓷砖上的坐标；每个平铺一个注释