用py写读取数据 根据生成的裁切框生成交并比的框,并且判断正样本负样本,并且输出交并比之后的图片样式
时间: 2024-05-01 16:17:42 浏览: 14
好的,我来回答您的问题。首先,您可以使用Python的Pillow库来读取图片数据,并使用OpenCV或者Numpy来处理图片的裁切框。接下来,您可以使用交并比算法来计算每个裁切框的交并比,从而判断正负样本。最后,使用Matplotlib等库将处理后的图片输出为您需要的样式。以下是一个简单的Python代码示例,供您参考:
```python
from PIL import Image
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def iou(bbox1, bbox2):
"""计算两个矩形框的交并比"""
x1, y1, w1, h1 = bbox1
x2, y2, w2, h2 = bbox2
area1, area2 = w1 * h1, w2 * h2
intersection = max(0, min(x1+w1, x2+w2) - max(x1, x2)) * \
max(0, min(y1+h1, y2+h2) - max(y1, y2))
iou = intersection / (area1 + area2 - intersection)
return iou
def generate_bboxes(image, bboxes):
"""根据裁切框生成交并比的框"""
image = cv2.cvtColor(np.asarray(image), cv2.COLOR_RGB2BGR) # 转为BGR格式
bboxes_iou = []
for bbox in bboxes:
crop_img = image[bbox[1]:bbox[1]+bbox[3], bbox[0]:bbox[0]+bbox[2]] # 裁切框
for bbox2 in bboxes:
if bbox != bbox2:
iou_val = iou(bbox, bbox2)
bboxes_iou.append(iou_val)
if max(bboxes_iou) >= 0.5:
cv2.rectangle(image, (bbox[0], bbox[1]), (bbox[0]+bbox[2], bbox[1]+bbox[3]), (0, 255, 0), 2) # 矩形框颜色为绿色,代表正样本
else:
cv2.rectangle(image, (bbox[0], bbox[1]), (bbox[0]+bbox[2], bbox[1]+bbox[3]), (0, 0, 255), 2) # 矩形框颜色为红色,代表负样本
bboxes_iou.clear()
return Image.fromarray(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB))
if __name__ == '__main__':
# 读取图片数据
img = Image.open('image.jpg')
# 裁切框列表
bboxes = [(0, 0, 100, 100), (100, 100, 100, 100), (200, 200, 100, 100)]
# 生成交并比的框并输出图片
result_img = generate_bboxes(img, bboxes)
result_img.show()
```
请注意,在代码中我使用了OpenCV处理图像。如果您需要使用Numpy,可以使用以下代码替代裁切框处理代码:
```python
crop_img = image[bbox[1]:bbox[1]+bbox[3], bbox[0]:bbox[0]+bbox[2], :]
```