YOLOv8-seg (You Only Look Once v8 for segmentation) - это модель для сегментации объектов на изображениях с использованием архитектуры YOLO. Когда речь идет о масштабировании маски в YOLOv8-seg, имеется в виду изменение размеров сегментированных областей на изображении.
Для корректного масштабирования маски в YOLOv8-seg обычно используют два основных подхода:
1. **Использование билинейной интерполяции или других методов интерполяции**: При увеличении или уменьшении маски до нового размера необходимо корректно интерполировать значения пикселей. В Python можно воспользоваться библиотеками для работы с изображениями, такими как OpenCV или Pillow, чтобы масштабировать маски с помощью интерполяции.
2. **Применение аффинных преобразований**: Аффинные преобразования позволяют вращать, масштабировать, сдвигать и искажать изображения. С их помощью можно эффективно изменять размеры масок на изображениях. Модуль skimage.transform из библиотеки scikit-image предоставляет широкий спектр аффинных преобразований для работы с изображениями в Python.
Пример кода для масштабирования маски с помощью аффинных преобразований в Python с использованием библиотеки scikit-image:
from skimage import transform
# sample_mask - сегментированная маска объекта
# scale_factor - коэффициент масштабирования
# rotation_angle - угол поворота (если необходим)
# Умножим shape на [scale_factor, scale_factor, 1], чтобы изменить размер маски
transformed_mask = transform.warp(sample_mask, np.array([[scale_factor, 0], [0, scale_factor]]), mode='constant', preserve_range=True)
# Если нужен поворот маски
if rotation_angle:
transformed_mask = transform.rotate(transformed_mask, rotation_angle, resize=True, mode='constant', preserve_range=True)
# Пример использования аффинных преобразований для масштабирования маски в YOLOv8-seg
Это лишь один из подходов к масштабированию масок в YOLOv8-seg. В зависимости от конкретной задачи и требований модели могут потребоваться дополнительные шаги или техники обработки изображений.