这是我的第一个问题。我正在准备一个用于对象检测的数据集。到目前为止，我已经做了以下事情：
- 我有一张原始照片(尺寸w4000 x h3000(
- 我使用注释平台Roboflow以COCO格式对其进行注释，图片中有近250个对象
- Roboflow返回了一张缩小的图片(2048x1536(，其中包含一个带有COCO格式注释的json文件
- 然后，为了从我的原始图片中获得数据集(因为我有很多对象，而且图片足够大(，我决定将原始图片平铺在224x224的补丁中。为此，我放大了一个比特(4032x3136(，以便能够正确地对其进行切片，获得252张图片
问题
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如何将Roboflow 2048x1536图片的边界框调整为原始图片(4032x3136(？
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一旦b.boxes被调整为我的原始大小图片，我如何再次调整它们的大小，使大小适应我通过切片原始图片创建的每个补丁(224x224(？
谢谢！！
听起来最终目标是从源4032x3136图像中平铺224x224个图像，并正确更新边界框。
至少在Roboflow中，您可以添加平铺作为原始4032x3136图像的预处理步骤。图像将被分解为您选择的瓷砖数量(2x2、3x3、NxY(。边界框将被正确更新，以覆盖每个瓷砖上的对象。
要从您所描述的代码中重新实现，您需要：
- 将2048x1536图像放大到4032x3136
- 相应地缩放边界框
- 使用Pil之类的东西将图像分割成224x224个瓦片
- 更新要分解为各个瓦片上的坐标的注释；每个磁贴一个注释