letterbox介绍
在深度学习中，图像的尺寸对于模型的训练和推理十分重要。为了保持输入图像的纵横比例，避免因缩放导致的失真，通常会对图像进行裁剪或嵌入（padding）操作。其中，letterbox是一种常用的嵌入操作，其主要思想是在图像周围添加黑色边框，使图像的尺寸与模型的期望输入尺寸一致。通过这种方式，输入图像可以被缩放到模型的期望输入大小，而不会破坏图像的纵横比例。因此，letterbox可以有效地提高模型的训练和推理性能，同时保持图像的视觉质量。在训练阶段，letterbox还可以避免因图像尺寸不一致导致的batch样本大小不一致问题。在实际应用中，letterbox通常被用于目标检测、人脸识别等深度学习任务中。
使用python完成letterbox
这段代码是对输入图片进行预处理，具体步骤如下：
1.根据输入图片的通道数，创建一个与模型输入大小相同的空白图片padding_image。
2.计算原图与模型输入大小之间的缩放比例ratio，并将原图按照该比例进行缩放