cv::dnn::NMSBoxes

时间: 2023-09-25 13:10:54 浏览: 61
cv::dnn::NMSBoxes is a function in OpenCV's deep neural network module that performs non-maximum suppression (NMS) on a set of bounding boxes. NMS is a technique used in object detection and localization to remove redundant bounding boxes and keep only the ones with the highest confidence scores. The function takes in a vector of bounding boxes, their corresponding scores, a threshold value for the overlap between boxes, and a parameter for the maximum number of output boxes. It returns a vector of indices of the remaining boxes after NMS. NMSBoxes is commonly used in conjunction with object detection models such as YOLO and SSD to post-process the output and improve accuracy.
相关问题

cv::dnn::NMSBoxes 的非dnn版本

cv::dnn::NMSBoxes是OpenCV中深度学习模块(dnn)中提供的一种非极大值抑制(NMS)的函数,用于去除检测结果中的重复框。如果不使用OpenCV的深度学习模块,可以通过以下代码实现非dnn版本的NMSBoxes函数: ``` void NMSBoxes(const std::vector<cv::Rect>& boxes, const std::vector<float>& scores, float score_threshold, float nms_threshold, std::vector<int>& indices) { // 将boxes和scores打包成一个结构体数组 struct BoxWithScore { cv::Rect box; float score; }; std::vector<BoxWithScore> boxes_with_scores; for (int i = 0; i < boxes.size(); i++) { boxes_with_scores.push_back({ boxes[i], scores[i] }); } // 按照得分从高到低排序 std::sort(boxes_with_scores.begin(), boxes_with_scores.end(), [](const BoxWithScore& a, const BoxWithScore& b) { return a.score > b.score; }); // 执行NMS indices.clear(); for (int i = 0; i < boxes_with_scores.size(); i++) { if (boxes_with_scores[i].score < score_threshold) { break; } bool keep = true; for (int j = 0; j < indices.size(); j++) { if (keep) { int overlap_area = (boxes_with_scores[i].box & boxes_with_scores[indices[j]].box).area(); int union_area = boxes_with_scores[i].box.area() + boxes_with_scores[indices[j]].box.area() - overlap_area; keep = overlap_area * 1.0 / union_area <= nms_threshold; } else { break; } } if (keep) { indices.push_back(i); } } } ``` 以上代码仅供参考,实际的实现可能会有所不同,具体实现方式可能因模型和框架而异。

解决cv::dnn::NMSBoxes发生Segmentation fault

在使用cv::dnn::NMSBoxes函数时,如果发生Segmentation fault错误,可能是由于以下原因之一引起的: 1. 输入参数错误:请确保在调用cv::dnn::NMSBoxes函数时,输入参数的类型和大小正确。特别是要确保boxes和scores参数是非空的。 2. OpenCV版本不兼容:如果您使用的是较旧版本的OpenCV,则可能会发生此错误。请尝试更新到最新版本的OpenCV,并重新编译您的代码。 3. 内存泄漏:如果您的代码中存在内存泄漏,则可能会导致Segmentation fault错误。请检查您的代码并确保释放了所有分配的内存。 4. 不合理的参数值:如果您在调用cv::dnn::NMSBoxes函数时使用了不合理的参数值,例如设置了负的阈值或设置了不合理的框架大小,则可能会发生Segmentation fault错误。请确保所有参数值都是有效的。 如果您仍然无法解决问题,请提供更多信息,例如代码片段和错误消息,以便我们更好地理解问题并提供更具体的解决方案。

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