이미지 전처리
이미지를 크기 조정, 뒤집기 또는 회전합니다.
이미지에 기하학적 변환을 적용합니다. 여기에는 지정된 크기로 크기 조정(종횡비 유지), 지정된 각도로 회전(시계 방향 또는 반시계 방향), 또는 세로, 가로, 양방향 뒤집기가 포함되며, 모델 입력 준비, 이미지 방향 보정, 기하학적 이미지 조작 워크플로를 위한 유연한 이미지 전처리를 제공합니다.
이 블록의 작동 방식
이 블록은 선택한 task_type에 따라 입력 이미지에 하나의 기하학적 변환 작업(크기 조정, 회전 또는 뒤집기)을 적용합니다. 이 블록은:
입력 이미지를 받아 하나의 변환 작업(크기 조정, 회전 또는 뒤집기)을 선택합니다
작업별 매개변수를 검증합니다(크기 조정의 경우 width/height, 회전의 경우 rotation_degrees, 뒤집기의 경우 flip_type)
선택한 변환을 적용합니다:
크기 조정 작업의 경우:
width와 height가 양의 정수(0보다 큼)인지 검증합니다
종횡비 유지 지원: width만 또는 height만 제공된 경우, 원본 종횡비를 유지하기 위해 부족한 차원을 계산합니다
width와 height가 모두 제공된 경우, 정확한 크기로 조정합니다(종횡비가 왜곡될 수 있음)
고품질 다운샘플링을 위해 OpenCV의 INTER_AREA 보간을 사용합니다
지정된 크기로 조정된 이미지를 반환합니다
회전 작업의 경우:
rotation_degrees가 -360도에서 360도 사이인지 검증합니다
양수 값은 시계 방향으로 회전하고, 음수 값은 반시계 방향으로 회전합니다
이미지 중심을 기준으로 회전 행렬을 계산합니다
회전된 이미지를 포함하도록 캔버스 크기를 자동으로 조정합니다(잘림 없음)
부드러운 회전을 위해 OpenCV의 warpAffine을 바이리니어 보간과 함께 사용합니다
회전된 전체 이미지를 담을 수 있도록 캔버스 크기가 조정된 회전 이미지를 반환합니다
뒤집기 작업의 경우:
flip_type이 "vertical", "horizontal", 또는 "both"인지 검증합니다
세로 뒤집기: 이미지를 상하로 뒤집습니다(수평축을 따라 반사)
가로 뒤집기: 이미지를 좌우로 뒤집습니다(수직축을 따라 반사)
both: 세로 및 가로 뒤집기를 동시에 적용합니다(180도 회전과 동일)
효율적인 반사를 위해 OpenCV의 flip 함수를 사용합니다
입력과 같은 차원의 뒤집힌 이미지를 반환합니다
원본 이미지의 메타데이터(상위 메타데이터, 이미지 속성)를 유지합니다
원본 이미지 메타데이터 구조를 유지한 채 변환된 이미지를 반환합니다
이 블록은 한 번에 하나의 변환만 수행합니다. task_type을 통해 크기 조정, 회전 또는 뒤집기를 선택하세요. 각 변환은 독립적으로 적용되며 깔끔한 출력을 생성합니다. 크기 조정은 유연한 종횡비 처리를 지원하고, 회전은 잘림을 방지하기 위해 캔버스 크기를 자동으로 조정하며, 뒤집기 작업은 여러 축을 따라 효율적인 반사를 제공합니다. 이 변환들은 효율적이고 고품질의 기하학적 이미지 조작을 위해 OpenCV를 사용합니다.
일반적인 사용 사례
모델 입력 준비: 이미지 크기를 모델 입력 요구사항에 맞게 조정합니다(예: 객체 탐지 모델을 위한 특정 차원으로 이미지 크기 조정, 분류 모델 입력을 위한 이미지 크기 조정, 일관된 모델 처리를 위한 이미지 차원 표준화), 이를 통해 적절한 모델 입력 형식을 가능하게 합니다
이미지 방향 보정: 방향 문제가 있는 이미지를 회전하여 수정합니다(예: 잘못된 방향으로 촬영된 이미지 회전, 카메라 회전 보정, 올바른 표시를 위한 이미지 방향 조정), 이를 통해 이미지 방향 워크플로를 가능하게 합니다
데이터 증강: 데이터 증강을 위해 기하학적 변환을 적용합니다(예: 증강을 위해 이미지를 가로로 뒤집기, 학습 데이터 다양성을 위해 이미지 회전, 데이터셋 다양성 증가를 위한 변환 적용), 이를 통해 데이터 증강 워크플로를 가능하게 합니다
이미지 표시 준비: 표시 또는 프레젠테이션 목적을 위해 이미지를 변환합니다(예: 거울 효과를 위해 이미지 뒤집기, 표시 크기에 맞게 이미지 크기 조정, 올바른 보기 방향을 위해 이미지 회전), 이를 통해 이미지 प्रस्तentation 워크플로를 가능하게 합니다
워크플로 이미지 표준화: 워크플로 입력 전반에서 이미지 차원 또는 방향을 표준화합니다(예: 모든 이미지를 일관된 크기로 조정, 이미지 방향 정규화, 일관된 처리를 위한 이미지 준비), 이를 통해 이미지 표준화 워크플로를 가능하게 합니다
후속 블록을 위한 이미지 형식 지정: 특정 차원이나 방향이 필요한 블록을 위해 이미지를 준비합니다(예: 탐지 모델 전에 크기 조정, 적절한 처리를 위한 회전, 다른 블록과의 호환성을 위한 뒤집기), 이를 통해 이미지 준비 워크플로를 가능하게 합니다
다른 블록에 연결하기
이 블록은 이미지를 입력받아 변환된 이미지를 생성합니다:
이미지 입력 블록 뒤에 추가 처리 전에 이미지를 전처리하기 위해(예: 입력 이미지 크기 조정, 이미지 방향 보정, 워크플로 처리용 이미지 준비) 사용하며, 이미지 전처리 워크플로를 지원합니다
검출 또는 분류 모델 이전에 모델 요구사항에 맞게 이미지를 형식 지정하기 위해(예: 모델 입력 차원으로 크기 조정, 올바른 탐지를 위한 방향 조정, 모델 처리를 위한 이미지 준비) 사용하며, 모델 호환 이미지 준비를 가능하게 합니다
크롭 블록 앞에 자르기 전에 이미지를 준비하기 위해(예: 자르기 전에 크기 조정, 영역 추출 전에 회전, 자르기 전에 방향 조정) 사용하며, 자르기 전 이미지 준비를 가능하게 합니다
시각화 블록 이전 표시용으로 이미지를 준비하기 위해(예: 표시를 위한 크기 조정, 올바른 보기 방향을 위한 회전, 프레젠테이션용 뒤집기) 사용하며, 이미지 표시 준비 워크플로를 가능하게 합니다
이미지 처리 파이프라인에서 기하학적 변환이 필요한 경우에(예: 다단계 파이프라인에서 크기 조정, 처리 워크플로에서 회전, 변환 체인에서 뒤집기) 사용하며, 기하학적 변환 파이프라인을 가능하게 합니다
다른 변환 블록 이후 추가 기하학적 작업을 적용하기 위해(예: 자르기 후 크기 조정, 다른 변환 후 회전, 처리 후 뒤집기) 사용하며, 다단계 기하학적 변환 워크플로를 가능하게 합니다
유형 식별자
단계에서 다음 식별자를 사용하세요 "type" 필드: roboflow_core/image_preprocessing@v1 워크플로우에 이 블록을 단계로 추가하려면.
속성
이름
유형
설명
참조
name
str
이 단계에 대한 고유 식별자를 입력하세요..
❌
작업 유형
str
이미지에 적용할 기하학적 변환의 유형: 이미지 크기를 변경하는 'resize'(width/height 필요), 지정된 각도로 이미지를 회전하는 'rotate'(rotation_degrees 필요), 또는 축을 따라 이미지를 반사하는 'flip'(flip_type 필요). 블록 실행당 하나의 변환만 적용됩니다. 전처리 필요에 따라 적절한 작업 유형을 선택하세요..
❌
너비
정수
크기 조정을 위한 대상 너비(픽셀)입니다. task_type이 'resize'일 때 필요합니다. 양의 정수(0보다 큼)여야 합니다. width만 제공되고 height가 None인 경우, 종횡비를 유지하기 위해 height가 자동으로 계산됩니다. width와 height가 모두 제공되면, 이미지가 정확한 크기로 조정됩니다(종횡비가 왜곡될 수 있음). 기본값은 640픽셀입니다. 모델 입력 또는 표시 요구사항에 맞게 이미지를 특정 크기로 조정할 때 사용하세요..
✅
높이
정수
크기 조정을 위한 대상 높이(픽셀)입니다. task_type이 'resize'일 때 필요합니다. 양의 정수(0보다 큼)여야 합니다. height만 제공되고 width가 None인 경우, 종횡비를 유지하기 위해 width가 자동으로 계산됩니다. width와 height가 모두 제공되면, 이미지가 정확한 크기로 조정됩니다(종횡비가 왜곡될 수 있음). 기본값은 640픽셀입니다. 모델 입력 또는 표시 요구사항에 맞게 이미지를 특정 크기로 조정할 때 사용하세요..
✅
rotation_degrees
정수
회전 각도(도)입니다. task_type이 'rotate'일 때 필요합니다. -360도에서 360도 사이여야 합니다. 양수 값은 이미지를 시계 방향으로 회전시키고, 음수 값은 반시계 방향으로 회전시킵니다. 회전은 이미지 중심을 기준으로 수행되며, 캔버스 크기는 전체 회전 이미지를 담을 수 있도록 자동으로 조정됩니다(잘림이 발생하지 않음). 예를 들어, 90은 90도를 시계 방향으로 회전하고, -90은 90도를 반시계 방향으로 회전하며, 180은 180도로 회전합니다. 기본값은 90도입니다..
✅
flip_type
str
적용할 뒤집기 작업의 유형입니다. task_type이 'flip'일 때 필요합니다. 옵션: 'vertical'은 이미지를 상하로 뒤집고(수평축을 따라 반사, 위가 아래가 됨), 'horizontal'은 이미지를 좌우로 뒤집으며(수직축을 따라 반사, 왼쪽이 오른쪽이 됨), 'both'는 세로와 가로 뒤집기를 동시에 적용합니다(180도 회전과 동일). 뒤집은 후에도 이미지 차원은 변하지 않습니다. 기본값은 'vertical'입니다. 이미지 반사 또는 데이터 증강에 사용하세요..
✅
이 참조 열은 워크플로우 런타임에서 사용 가능한 동적 값으로 속성을 매개변수화할 수 있는 가능성을 나타냅니다 워크플로우 런타임입니다. 자세한 내용은 바인딩 을 참조하세요.
입력 및 출력 바인딩
사용 가능한 연결은 바인딩 유형에 따라 달라집니다. 어떤 바인딩 유형인지 확인하세요 이미지 전처리 버전 v1 을 가지고 있는지.
입력 및 출력 바인딩
입력
이미지(이미지): 변환할 입력 이미지입니다. 선택한 task_type에 따라 하나의 기하학적 변환(크기 조정, 회전 또는 뒤집기)이 적용됩니다. 입력, 이전 워크플로 단계 또는 자르기 출력의 이미지를 지원합니다. 출력 이미지는 원본 이미지의 메타데이터 구조를 유지합니다..너비(정수): 크기 조정을 위한 대상 너비(픽셀)입니다. task_type이 'resize'일 때 필요합니다. 양의 정수(0보다 큼)여야 합니다. width만 제공되고 height가 None인 경우, 종횡비를 유지하기 위해 height가 자동으로 계산됩니다. width와 height가 모두 제공되면, 이미지가 정확한 크기로 조정됩니다(종횡비가 왜곡될 수 있음). 기본값은 640픽셀입니다. 모델 입력 또는 표시 요구사항에 맞게 이미지를 특정 크기로 조정할 때 사용하세요..높이(정수): 크기 조정을 위한 대상 높이(픽셀)입니다. task_type이 'resize'일 때 필요합니다. 양의 정수(0보다 큼)여야 합니다. height만 제공되고 width가 None인 경우, 종횡비를 유지하기 위해 width가 자동으로 계산됩니다. width와 height가 모두 제공되면, 이미지가 정확한 크기로 조정됩니다(종횡비가 왜곡될 수 있음). 기본값은 640픽셀입니다. 모델 입력 또는 표시 요구사항에 맞게 이미지를 특정 크기로 조정할 때 사용하세요..rotation_degrees(정수): 회전 각도(도)입니다. task_type이 'rotate'일 때 필요합니다. -360도에서 360도 사이여야 합니다. 양수 값은 이미지를 시계 방향으로 회전시키고, 음수 값은 반시계 방향으로 회전시킵니다. 회전은 이미지 중심을 기준으로 수행되며, 캔버스 크기는 전체 회전 이미지를 담을 수 있도록 자동으로 조정됩니다(잘림이 발생하지 않음). 예를 들어, 90은 90도를 시계 방향으로 회전하고, -90은 90도를 반시계 방향으로 회전하며, 180은 180도로 회전합니다. 기본값은 90도입니다..flip_type(string): 적용할 뒤집기 작업의 유형입니다. task_type이 'flip'일 때 필요합니다. 옵션: 'vertical'은 이미지를 상하로 뒤집고(수평축을 따라 반사, 위가 아래가 됨), 'horizontal'은 이미지를 좌우로 뒤집으며(수직축을 따라 반사, 왼쪽이 오른쪽이 됨), 'both'는 세로와 가로 뒤집기를 동시에 적용합니다(180도 회전과 동일). 뒤집은 후에도 이미지 차원은 변하지 않습니다. 기본값은 'vertical'입니다. 이미지 반사 또는 데이터 증강에 사용하세요..
출력
이미지(이미지): 워크플로의 이미지입니다.
마지막 업데이트
도움이 되었나요?