Для масштабирования маски при использовании модели YOLOv8-seg, можно изменить параметр `input_size`, который определяет размер входного изображения. При уменьшении этого параметра маска будет масштабироваться, а при увеличении - увеличиваться. Важно помнить, что изменение размера маски может повлиять на качество сегментации объектов.
Для улучшения качества маски объектов на фотографии и сглаживания краев сегментации можно использовать различные методы обработки изображений. Например, можно применить фильтры сглаживания, такие как Гауссовский или медианный фильтр, для уменьшения шумов на изображении и сглаживания краев объектов. Также можно использовать алгоритмы постобработки, такие как дилатация и эрозия, чтобы улучшить контуры объектов на маске.
Для увеличения размера маски объекта можно использовать методы интерполяции, такие как билинейная или бикубическая интерполяция, при изменении размера маски. В данном коде можно добавить функцию для изменения размера маски объекта с использованием интерполяции и применить ее к результатам сегментации.
Пример кода для изменения размера маски объекта с использованием интерполяции:
```python
import cv2
def resize_mask(mask, scale_factor):
resized_mask = cv2.resize(mask, None, fx=scale_factor, fy=scale_factor, interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
return resized_mask
# Пример использования
original_mask = # загрузка оригинальной маски объекта
scale_factor = 1.5
resized_mask = resize_mask(original_mask, scale_factor)
```
Этот код позволит увеличить размер маски объекта с помощью интерполяции. Помните, что при изменении размера маски следует учитывать возможное ухудшение качества сегментации объектов.