网站建设可行性方案模板,怎么做表格,wordpress 在safari运动很慢,2023年税收优惠政策基于C#部署YOLOv5目标检测模型 核心技术深度解析 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320320、640640）。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…基于C#部署YOLOv5目标检测模型 核心技术深度解析 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
