cv::dnn::NMSBoxes

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.

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std::vector<int> nms_result; cv::dnn::NMSBoxes(boxes, confidences, CONF_THRESHOLD, NMS_THRESHOLD, nms_result); std::vector<cv::Mat> temp_mask_proposals; std::vector<OutputSeg> output; Rect holeImgRect(0, 0, src.cols, src.rows); for (int i = 0; i < nms_result.size(); ++i) { int idx = nms_result[i]; OutputSeg result; result.id = classIds[idx]; result.confidence = confidences[idx]; result.box = boxes[idx]& holeImgRect; output.push_back(result); temp_mask_proposals.push_back(picked_proposals[idx]); }什么意思

这段代码是一个目标检测算法的一部分，它使用非极大值抑制（NMS）来筛选出具有高置信度的目标框。首先，它调用了cv::dnn::NMSBoxes函数，该函数会根据指定的阈值将置信度低于阈值的目标框过滤掉，并将保留的目标框的索引存储在nms_result向量中。

然后，通过遍历nms_result向量，获取每个保留目标框的索引。接下来，创建一个OutputSeg结构体变量result，将目标类别id、置信度和经过修剪的目标框赋值给result。然后，将result添加到output向量中，并将对应的临时掩码提案添加到temp_mask_proposals向量中。

最后，将经过筛选后的结果存储在output向量中，并将对应的临时掩码提案存储在temp_mask_proposals向量中。整个过程旨在选择具有高置信度的目标框，并将与之相关的信息存储到output和temp_mask_proposals中以供后续使用。

cv2.dnn.NMSBoxes

cv2.dnn.NMSBoxes是OpenCV中的一个函数，用于执行非最大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS）。它接受一组边界框（bboxes）和对应的置信度（scores），并根据给定的分数阈值（score_threshold）和非最大值抑制阈值（nms_threshold）进行筛选和抑制。最后返回保留的边界框的索引（indices）。

具体来说，它会根据给定的分数阈值过滤掉低置信度的边界框，然后使用非最大值抑制阈值对剩余的边界框进行抑制，以消除重叠较多的重复边界框，只保留其中置信度最高的边界框。

关于具体的实现细节，根据引用和引用中的源代码注释，我们可以看到NMSBoxes函数的参数和返回值说明。它接受一组边界框（bboxes）和对应的置信度（scores），以及分数阈值（score_threshold）、非最大值抑制阈值（nms_threshold）等参数。返回值是保留的边界框的索引（indices）。

需要注意的是，具体如何使用该函数还需要根据不同模型的情况进行适应和转化，以确保正确应用该函数。不同的模型可能使用不同的边界框表示方式，因此需要根据具体情况进行处理和转换。引用提到了这一点。

综上所述，cv2.dnn.NMSBoxes是OpenCV中用于执行非最大值抑制的函数，它可以根据给定的边界框和置信度进行筛选和抑制，最后返回保留的边界框的索引。具体如何使用该函数还需要根据不同模型的情况进行适应和转化。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>