yolo 实例分割坐标转化
时间: 2023-10-12 17:11:22 浏览: 126
对于实例分割,一般会输出每个物体的掩码(mask)和边界框(bounding box)信息。坐标转换通常是将掩码和边界框信息从图像坐标系转换到世界坐标系或其他坐标系中。
下面是一个基本的示例,假设我们已经得到了一个掩码和边界框信息:
```python
mask = [[0, 1, 1, 0],
[1, 1, 1, 1],
[1, 1, 1, 1],
[0, 1, 1, 0]]
bbox = [1, 0, 3, 3] # [xmin, ymin, xmax, ymax]
```
其中,掩码是一个二维数组,表示物体的像素位置,1表示物体像素,0表示背景像素。边界框是一个四元组,分别表示物体的左上角和右下角坐标。
现在,我们想将这些信息从图像坐标系转换到世界坐标系。假设我们知道了图像的缩放比例和偏移量:
```python
scale = 2.0
offset_x = 10
offset_y = 20
```
那么,我们可以先将边界框信息转换为图像坐标系:
```python
xmin, ymin, xmax, ymax = bbox
xmin_img = xmin * scale + offset_x
ymin_img = ymin * scale + offset_y
xmax_img = xmax * scale + offset_x
ymax_img = ymax * scale + offset_y
```
然后,将掩码信息也转换为图像坐标系:
```python
mask_img = [[0, 2, 2, 0],
[2, 2, 2, 2],
[2, 2, 2, 2],
[0, 2, 2, 0]]
```
接下来,我们可以将图像坐标系转换为世界坐标系。假设我们知道了图像的旋转角度和平移向量:
```python
import numpy as np
theta = np.pi / 4
tx = 5
ty = 10
# 旋转矩阵
R = np.array([[np.cos(theta), -np.sin(theta)], [np.sin(theta), np.cos(theta)]])
# 平移向量
T = np.array([tx, ty])
# 图像坐标系转换为世界坐标系
def img_to_world(x, y):
return R.dot(np.array([x, y])) + T
xmin_world, ymin_world = img_to_world(xmin_img, ymin_img)
xmax_world, ymax_world = img_to_world(xmax_img, ymax_img)
mask_world = [[0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0]]
for i in range(len(mask)):
for j in range(len(mask[0])):
if mask[i][j] == 1:
x, y = img_to_world(j, i)
mask_world[int(y)][int(x)] = 1
```
这样,我们就成功将掩码和边界框信息从图像坐标系转换到世界坐标系了。当然,实际应用中需要根据具体需求进行适当的调整和优化。