最新国产好看的视频,伊人天堂AV在线,国产Aaaaaa视频,蜜臀视频在线观看一区,人妻av色图,密臀久久久精品影片,青青视频免费观看毛片,久草在线观看视,国产三级精品色情在线

淺談Python3實(shí)現(xiàn)兩個(gè)矩形的交并比(IoU)

 更新時(shí)間:2020年01月18日 09:58:21   作者:Jock2018  
今天小編就為大家分享一篇淺談Python3實(shí)現(xiàn)兩個(gè)矩形的交并比(IoU),具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

一、前言

因?yàn)樽罱鼊偤帽粏柕竭@個(gè)問題,但是自己當(dāng)時(shí)特別懵逼,導(dǎo)致沒有做出來。所以下來后自己Google了很多IoU的博客,但是很多博客要么過于簡略,要么是互相轉(zhuǎn)載的,有一些博客圖和代碼還有點(diǎn)問題,也導(dǎo)致自己這個(gè)萌新走了不少彎路。所以自己重新整理了看的博客,力求以更簡單的方式展現(xiàn)這個(gè)問題的解答辦法,方便日后自己回顧。如果朋友們覺得寫的有問題的地方,非常歡迎大家在下面留言交流,避免因?yàn)槲业膯栴}導(dǎo)致讀者走彎路。

二、交并比的概念及應(yīng)用

假設(shè)平面坐標(biāo)中有一個(gè)矩形,并且這個(gè)矩形的長和寬均分別與x軸和y軸平行。

那么矩形在平面坐標(biāo)中的唯一位置可以通過對(duì)角線上的兩個(gè)頂點(diǎn)坐標(biāo)來確定(這里不做證明)。

如下圖所示:這個(gè)矩形的唯一位置可以用左上和右下的頂點(diǎn)坐標(biāo),即:(xmin, ymax, xmax, ymin)來確定,也可以用左下和右上頂點(diǎn)坐標(biāo),即(xmin, ymin, xmax, ymax)來確定。

接下來說一下自己踩的坑:網(wǎng)上的大部分博客,圖是標(biāo)的是左上和右下的頂點(diǎn)坐標(biāo),但是代碼清一色是通過左下和右上頂點(diǎn)坐標(biāo)來確定矩形位置的。所以一開始看著特別暈圈。

理論上兩種確定方式都可以,不過相對(duì)而言,通過左下和右上兩個(gè)頂點(diǎn)坐標(biāo),即(xmin, ymin, xmax, ymax)來確定矩形位置更符合我們的習(xí)慣,我想這也是網(wǎng)上大部分代碼都是這樣的原因吧。

矩形的面積很好求,長X寬就行:

矩形的面積 = (xmax -xmin) X (ymax - ymin)

好了,理清楚怎么確定矩形的位置后,接下來我們就來解決交并比的計(jì)算問題。

交并比(Intersection over Union, IoU)是目標(biāo)檢測任務(wù)中的一個(gè)非常重要的概念。它是產(chǎn)生的預(yù)測框(Predicted bounding box)與原標(biāo)記框(Ground-truth bounding box)的交疊率,即它們的交集(相交面積)與并集(總面積)的比值。最理想情況是完全重疊,即比值為1。一般來說,這個(gè)score > 0.5 就可以被認(rèn)為是一個(gè)不錯(cuò)的結(jié)果。這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)用于測量真實(shí)和預(yù)測之間的相關(guān)度,相關(guān)度越高,該值越高,它可以評(píng)估算法的準(zhǔn)確度。

假設(shè)平面坐標(biāo)中有兩個(gè)矩形:原標(biāo)記框(Ground-truth bounding box, G)和預(yù)測框(Predicted bounding box, P),其中G為手動(dòng)標(biāo)記的框,P為算法預(yù)測的框,并且這兩個(gè)矩形的長和寬均分別與x軸和y軸平行。如下圖所示:

IoU計(jì)算公式:

所以有:矩形G(gxmin, gymin, gxmax, gymax)和矩形P(pxmin, pymin, pxmax, pymax)

求交并比的關(guān)鍵是求出相交矩形G∩P的面積。

解決這個(gè)問題,我們只要確定相交矩形的左下(xmin, ymin)和右上(xmax, ymax)頂點(diǎn)坐標(biāo)即可,即確定(xmin, ymin, xmax, ymax)。

通過看圖,我們可以清楚的觀察到:

# 相交矩形的左下頂點(diǎn)坐標(biāo), 就是兩個(gè)矩形左下坐標(biāo)的x和y分別取最大值
xmin = max(gxmin, pxmin)
ymin = max(gymin, pymin)
# 相交矩形的右上頂點(diǎn)坐標(biāo), 就是兩個(gè)矩形右上坐標(biāo)的x和y分別取最小值
xmax = min(gxmax, pxmax)
ymax = min(gymax, pyxmax)

如果一下沒有看明白,可以自己在紙上多畫畫,理解下。

得到了相交矩形的坐標(biāo)(xmin, ymin, xmax, ymax)那么相交矩形的面積就非常簡單了。

area(G∩P) = 長 X 寬

w = xmax - xmin # 計(jì)算相交矩形的長

h = ymax - ymin # 計(jì)算相交矩形的寬

area(G∩P) = w X h # 計(jì)算相交矩形的面積

這里還有最后一個(gè)問題,當(dāng)計(jì)算得到的寬或者長為0或者負(fù)數(shù)時(shí),說明兩個(gè)矩形不相交,相交面積為0,那么最后的IoU就為0。這里我們有兩種處理方式:

1. 用if語句來分類討論:

if w <=0 or h <= 0:
 return 0

2. 用max()方法來處理:

w = max(0, (x2 - x1))
h = max(0, (y1 - y2))

三、Python3 實(shí)現(xiàn)代碼

經(jīng)過以上分析,思路應(yīng)該已經(jīng)非常清晰了,這里我就直接放出完整Python3代碼。

def calculate_IoU(predicted_bound, ground_truth_bound):
 """
 computing the IoU of two boxes.
 Args:
  box: (xmin, ymin, xmax, ymax),通過左下和右上兩個(gè)頂點(diǎn)坐標(biāo)來確定矩形位置
 Return:
  IoU: IoU of box1 and box2.
 """
 pxmin, pymin, pxmax, pymax = predicted_bound
 print("預(yù)測框P的坐標(biāo)是:({}, {}, {}, {})".format(pxmin, pymin, pxmax, pymax))
 gxmin, gymin, gxmax, gymax = ground_truth_bound
 print("原標(biāo)記框G的坐標(biāo)是:({}, {}, {}, {})".format(gxmin, gymin, gxmax, gymax))

 parea = (pxmax - pxmin) * (pymax - pymin) # 計(jì)算P的面積
 garea = (gxmax - gxmin) * (gymax - gymin) # 計(jì)算G的面積
 print("預(yù)測框P的面積是:{};原標(biāo)記框G的面積是:{}".format(parea, garea))

 # 求相交矩形的左下和右上頂點(diǎn)坐標(biāo)(xmin, ymin, xmax, ymax)
 xmin = max(pxmin, gxmin) # 得到左下頂點(diǎn)的橫坐標(biāo)
 ymin = max(pymin, gymin) # 得到左下頂點(diǎn)的縱坐標(biāo)
 xmax = min(pxmax, gxmax) # 得到右上頂點(diǎn)的橫坐標(biāo)
 ymax = min(pymax, gymax) # 得到右上頂點(diǎn)的縱坐標(biāo)

 # 計(jì)算相交矩形的面積
 w = xmax - xmin
 h = ymax - ymin
 if w <=0 or h <= 0:
  return 0

 area = w * h # G∩P的面積
 # area = max(0, xmax - xmin) * max(0, ymax - ymin) # 可以用一行代碼算出來相交矩形的面積
 print("G∩P的面積是:{}".format(area))

 # 并集的面積 = 兩個(gè)矩形面積 - 交集面積
 IoU = area / (parea + garea - area)

 return IoU

if __name__ == '__main__':
 IoU = calculate_IoU( (1, -1, 3, 1), (0, 0, 2, 2))
 print("IoU是:{}".format(IoU))

這里也放一下通過左上和右下頂點(diǎn)坐標(biāo)來確定矩形的位置的Python3代碼。原理是一樣的,不要弄混就好。

def calculate_IoU(predicted_bound, ground_truth_bound):
 """
 computing the IoU of two boxes.
 Args:
  box: (x1, y1, x2, y2),通過左上和右下兩個(gè)頂點(diǎn)坐標(biāo)來確定矩形
 Return:
  IoU: IoU of box1 and box2.
 """
 px1, py1, px2, py2 = predicted_bound
 print("預(yù)測框P的坐標(biāo)是:({}, {}, {}, {})".format(px1, py1, px2, py2))

 gx1, gy1, gx2, gy2 = ground_truth_bound
 print("原標(biāo)記框G的坐標(biāo)是:({}, {}, {}, {})".format(gx1, gy1, gx2, gy2))

 parea = (px2 - px1) * (py1 - py2) # 計(jì)算P的面積
 garea = (gx2 - gx1) * (gy1 - gy2) # 計(jì)算G的面積
 print("預(yù)測框P的面積是:{};原標(biāo)記框G的面積是:{}".format(parea, garea))

 # 求相交矩形的左上和右下頂點(diǎn)坐標(biāo)(x1, y1, x2, y2)
 x1 = max(px1, gx1) # 得到左上頂點(diǎn)的橫坐標(biāo)
 y1 = min(py1, gy1) # 得到左上頂點(diǎn)的縱坐標(biāo)
 x2 = min(px2, gx2) # 得到右下頂點(diǎn)的橫坐標(biāo)
 y2 = max(py2, gy2) # 得到右下頂點(diǎn)的縱坐標(biāo)

 # 利用max()方法處理兩個(gè)矩形沒有交集的情況,當(dāng)沒有交集時(shí),w或者h(yuǎn)取0,比較巧妙的處理方法
 # w = max(0, (x2 - x1)) # 相交矩形的長,這里用w來表示
 # h = max(0, (y1 - y2)) # 相交矩形的寬,這里用h來表示
 # print("相交矩形的長是:{},寬是:{}".format(w, h))
 # 這里也可以考慮引入if判斷
 w = x2 - x1
 h = y1 - y2
 if w <=0 or h <= 0:
  return 0

 area = w * h # G∩P的面積
 print("G∩P的面積是:{}".format(area))

 # 并集的面積 = 兩個(gè)矩形面積 - 交集面積
 IoU = area / (parea + garea - area)

 return IoU

if __name__ == '__main__':
 IoU = calculate_IoU( (1, 1, 3, -1), (0, 2, 2, 0))
 print("IoU是:{}".format(IoU))

以上這篇淺談Python3實(shí)現(xiàn)兩個(gè)矩形的交并比(IoU)就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了,希望能給大家一個(gè)參考,也希望大家多多支持腳本之家。

相關(guān)文章

  • Python如何使用__slots__實(shí)現(xiàn)節(jié)省內(nèi)存和性能優(yōu)化

    Python如何使用__slots__實(shí)現(xiàn)節(jié)省內(nèi)存和性能優(yōu)化

    你有想過,一個(gè)小小的 __slots__ 能讓你的 Python 類內(nèi)存消耗直接減半嗎,沒錯(cuò),今天咱們要聊的就是這個(gè)讓人眼前一亮的技巧,感興趣的小伙伴可以了解下
    2025-03-03
  • pytorch下大型數(shù)據(jù)集(大型圖片)的導(dǎo)入方式

    pytorch下大型數(shù)據(jù)集(大型圖片)的導(dǎo)入方式

    今天小編就為大家分享一篇pytorch下大型數(shù)據(jù)集(大型圖片)的導(dǎo)入方式,具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
    2020-01-01
  • opencv實(shí)現(xiàn)車牌識(shí)別

    opencv實(shí)現(xiàn)車牌識(shí)別

    這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了opencv實(shí)現(xiàn)車牌識(shí)別,文中示例代碼介紹的非常詳細(xì),具有一定的參考價(jià)值,感興趣的小伙伴們可以參考一下
    2022-07-07
  • Python使用tkinter制作在線翻譯軟件

    Python使用tkinter制作在線翻譯軟件

    這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了Python使用tkinter制作在線翻譯軟件,文中示例代碼介紹的非常詳細(xì),具有一定的參考價(jià)值,感興趣的小伙伴們可以參考一下
    2021-02-02
  • Python數(shù)組與列表的區(qū)別解析

    Python數(shù)組與列表的區(qū)別解析

    列表因?yàn)槠浯鎯?chǔ)的類型可以是任何對(duì)象,因此列表的用處更廣泛,更多樣化,并且列表可以有更多的存儲(chǔ)空間去使用,而數(shù)組使用的空間就相對(duì)較少,這篇文章主要介紹了Python數(shù)組與列表的區(qū)別,需要的朋友可以參考下
    2023-11-11
  • PyTorch搭建LSTM實(shí)現(xiàn)多變量時(shí)序負(fù)荷預(yù)測

    PyTorch搭建LSTM實(shí)現(xiàn)多變量時(shí)序負(fù)荷預(yù)測

    這篇文章主要為大家介紹了PyTorch搭建LSTM實(shí)現(xiàn)多變量時(shí)間序列預(yù)測及負(fù)荷預(yù)測,有需要的朋友可以借鑒參考下,希望能夠有所幫助,祝大家多多進(jìn)步,早日升職加薪
    2022-05-05
  • Python中pycharm編輯器界面風(fēng)格修改方法

    Python中pycharm編輯器界面風(fēng)格修改方法

    這篇文章主要介紹了Python中pycharm編輯器界面風(fēng)格修改方法,本文通過圖文并茂的形式給大家介紹的非常詳細(xì),對(duì)大家的學(xué)習(xí)或工作具有一定的參考借鑒價(jià)值,需要的朋友可以參考下
    2021-03-03
  • Python實(shí)現(xiàn)希爾排序算法的原理與用法實(shí)例分析

    Python實(shí)現(xiàn)希爾排序算法的原理與用法實(shí)例分析

    這篇文章主要介紹了Python實(shí)現(xiàn)希爾排序算法,簡單講述了希爾排序的原理并結(jié)合具體實(shí)例形式分析了Python希爾排序的具體實(shí)現(xiàn)方法與使用技巧,需要的朋友可以參考下
    2017-11-11
  • Python?3.11.0下載安裝并使用help查看模塊信息的方法

    Python?3.11.0下載安裝并使用help查看模塊信息的方法

    本文給大家介紹Python?3.11.0下載安裝并使用help查看模塊信息的相關(guān)知識(shí),首先給大家講解了Python?3.11.0下載及安裝緊接著介紹了在命令行使用help查看模塊信息的方法,感興趣的朋友跟隨小編一起看看吧
    2022-11-11
  • Python描述數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)之哈夫曼樹篇

    Python描述數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)之哈夫曼樹篇

    這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于Python描述數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)之哈夫曼樹篇的相關(guān)資料,文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì),對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧
    2020-09-09

最新評(píng)論

屯门区| 德清县| 班玛县| 且末县| 亳州市| 平乡县| 顺昌县| 伊宁市| 建宁县| 岚皋县| 芷江| 儋州市| 区。| 辉南县| 上犹县| 阳信县| 临泽县| 油尖旺区| 永济市| 衢州市| 锡林郭勒盟| 南丹县| 慈利县| 桦南县| 肃宁县| 色达县| 荥阳市| 都昌县| 全南县| 疏勒县| 柳江县| 竹北市| 武义县| 盐池县| 绥芬河市| 琼海市| 攀枝花市| 内丘县| 瑞安市| 宾阳县| 河南省|