python目標檢測IOU的概念與示例
更新時間：2022年05月04日 09:20:02 作者：Bubbliiiing
這篇文章主要為大家介紹了python目標檢測IOU的概念與示例實現(xiàn)，有需要的朋友可以借鑒參考下，希望能夠有所幫助，祝大家多多進步，早日升職加薪
學習前言
神經網絡的應用還有許多，目標檢測就是其中之一，目標檢測中有一個很重要的概念便是IOU
什么是IOU
IOU是一種評價目標檢測器的一種指標。
下圖是一個示例：圖中綠色框為實際框（好像不是很綠……），紅色框為預測框，當我們需要判斷兩個框之間的關系時，需要用什么指標呢？
此時便需要用到IOU。
計算IOU的公式為：
可以看到IOU是一個比值，即交并比。
在分子部分，值為預測框和實際框之間的重疊區(qū)域；
在分母部分，值為預測框和實際框所占有的總區(qū)域。
交區(qū)域和并區(qū)域的比值，就是IOU。
IOU的特點
與分類任務不同，我們的預測框的坐標需要去匹配實際框的坐標，而坐標的完全匹配是不現(xiàn)實的。因此，我們需要定義一個評估指標，獎勵那些與匹配框匹配較好的預測框。
全部代碼
本文將畫出兩個矩形框，并計算他們的IOU。
效果如下：
import cv2
import numpy as np
def CountIOU(RecA, RecB):
xA = max(RecA[0], RecB[0])
yA = max(RecA[1], RecB[1])
xB = min(RecA[2], RecB[2])
yB = min(RecA[3], RecB[3])
# 計算交集部分面積
interArea = max(0, xB - xA + 1) * max(0, yB - yA + 1)
# 計算預測值和真實值的面積
RecA_Area = (RecA[2] - RecA[0] + 1) * (RecA[3] - RecA[1] + 1)
RecB_Area = (RecB[2] - RecB[0] + 1) * (RecB[3] - RecB[1] + 1)
# 計算IOU
iou = interArea / float(RecA_Area + RecB_Area - interArea)
return iou
img = np.zeros((512,512,3), np.uint8)
img.fill(255)
RecA = [50,50,300,300]
RecB = [60,60,320,320]
cv2.rectangle(img, (RecA[0],RecA[1]), (RecA[2],RecA[3]), (0, 255, 0), 5)
cv2.rectangle(img, (RecB[0],RecB[1]), (RecB[2],RecB[3]), (255, 0, 0), 5)
IOU = CountIOU(RecA,RecB)
font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
cv2.putText(img,"IOU = %.2f"%IOU,(130, 190),font,0.8,(0,0,0),2)
cv2.imshow("image",img)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()
以上就是python目標檢測IOU的概念與示例的詳細內容，更多關于python目標檢測IOU的資料請關注腳本之家其它相關文章！
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