对于23分类胃肠道hyperkvasir数据集的图像尺寸问题

对于23分类胃肠道hyperkvasir数据集的图像尺寸问题，在数据集中图像尺寸非常不一，我把他们丢resize到最大的3264*3264，在输入模型前应该缩小一点吗

对的 ,在对 HyperKvasir 数据集的图像进行模型训练前,将所有图像缩放到同一大小很合理。因为图像大小不同会对模型训练产生影响

不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:

• 以下回答来自chatgpt:

  建议将所有图像统一缩放到一个较小的尺寸，以避免对模型计算造成过大负担。具体的缩放尺寸建议如下：

  1. 查看所有图像的尺寸分布情况，可以使用Python中的PIL库或OpenCV库读取图像并获取其宽度和高度信息。例如：

  from PIL import Image
  # 或者使用import cv2
  
  # 打开图片文件并获取尺寸信息
  img = Image.open("example.jpg")
  width, height = img.size
  

  1. 统计所有图像的尺寸分布情况，选择一个合理的最大尺寸作为缩放目标。可以使用Python中的pandas库进行数据分析和可视化，例如：

  import pandas as pd
  import matplotlib.pyplot as plt
  
  # 读取所有图像的尺寸信息并转换为DataFrame
  sizes = []
  for filename in filenames:
      img = Image.open(filename)
      sizes.append(img.size)
  df = pd.DataFrame(sizes, columns=["width", "height"])
  
  # 绘制尺寸分布直方图
  df.hist(bins=50, layout=(1,2), figsize=(12,4))
  plt.tight_layout()
  plt.show()
  

  1. 根据统计信息选择一个最大尺寸并进行缩放。可以使用Python中的PIL库或OpenCV库缩放图像，例如：

  import os
  
  # 缩放图像
  def resize_image(image_path, max_size):
      img = Image.open(image_path)
      width, height = img.size
      if width > max_size or height > max_size:
          if width > height:
              scaled_width = max_size
              scaled_height = int(height * max_size / width)
          else:
              scaled_width = int(width * max_size / height)
              scaled_height = max_size
          img = img.resize((scaled_width, scaled_height))
      return img
  
  # 遍历所有图像并进行缩放
  max_size = 1024
  for filename in filenames:
      img = resize_image(filename, max_size)
      img.save(os.path.join(output_dir, os.path.basename(filename)))
  

  最终得到的缩放图像可以输入模型进行分类。

如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^