python NMS
时间: 2023-10-30 16:01:31 浏览: 45
NMS(Non-Maximum Suppression)是一种用于目标检测任务中的技术,它的目的是通过抑制多个重叠的候选框,选择出具有最高置信度的目标框。Python中的NMS实现可以通过以下步骤来完成:
1. 首先,我们需要定义一个函数来计算两个矩形框之间的重叠区域的面积。可以使用两个矩形框的左上角和右下角坐标来计算重叠区域的宽和高,然后计算宽和高的乘积得到面积。
2. 接下来,我们需要定义一个函数来判断两个矩形框是否重叠。可以通过比较两个矩形框的左上角和右下角坐标来确定它们是否有重叠。
3. 然后,我们需要定义一个函数来执行NMS算法。首先,根据矩形框的置信度对所有的候选框进行排序,从置信度最高的开始处理。然后,将该矩形框添加到结果列表中,并移除与该矩形框重叠面积大于一定阈值的所有其他候选框。最后,继续处理下一个置信度较高的矩形框,直到所有矩形框都被处理完毕。
4. 最后,我们可以调用这个NMS函数来对给定的矩形框进行处理,并得到最终的结果。
参考代码实现如下:
```python
import numpy as np
def calculate_overlap_area(box1, box2):
x1 = max(box1 < box2 or box2 < box1 < box2 or box2 < box1
相关问题
Python实现nms
NMS(Non-Maximum Suppression)是目标检测中一个常用的后处理步骤,用于抑制重叠的检测框,保留最有可能是真实目标的检测框。以下是Python实现NMS的示例代码:
```python
def nms(boxes, scores, threshold=0.5):
"""
进行非极大值抑制
:param boxes: 检测框列表
:param scores: 检测框对应的分数列表
:param threshold: 阈值
:return: 返回非极大值抑制后的检测框和分数
"""
# 获取检测框的坐标
x1 = boxes[:, 0]
y1 = boxes[:, 1]
x2 = boxes[:, 2]
y2 = boxes[:, 3]
# 计算检测框的面积
areas = (x2 - x1 + 1) * (y2 - y1 + 1)
# 对分数进行排序
order = scores.argsort()[::-1]
# 保留下来的检测框和分数
keep = []
while order.size > 0:
# 取出分数最高的检测框
i = order[0]
keep.append(i)
# 计算该检测框与其他检测框的重叠部分的面积
xx1 = np.maximum(x1[i], x1[order[1:]])
yy1 = np.maximum(y1[i], y1[order[1:]])
xx2 = np.minimum(x2[i], x2[order[1:]])
yy2 = np.minimum(y2[i], y2[order[1:]])
w = np.maximum(0.0, xx2 - xx1 + 1)
h = np.maximum(0.0, yy2 - yy1 + 1)
inter = w * h
# 计算重叠部分的面积占两个检测框面积的比例
iou = inter / (areas[i] + areas[order[1:]] - inter)
# 找出IoU小于阈值的检测框
inds = np.where(iou <= threshold)[0]
# 更新order
order = order[inds + 1]
# 返回非极大值抑制后的检测框和分数
return keep, scores[keep]
```
其中,boxes是一个n×4的数组,每行表示一个检测框的坐标,scores是一个n×1的数组,表示每个检测框的分数。threshold是阈值,当两个检测框的IoU大于该阈值时,将分数较低的检测框抑制掉。函数返回保留下来的检测框的索引和分数。
nms python
NMS(Non-Maximum Suppression)是一种常用于目标检测中的算法,用于筛选重叠较大的物体框。在Python中,你可以使用以下代码实现NMS:
```python
def nms(boxes, scores, threshold):
# 初始化空列表来存储保留的边界框
keep = []
# 计算边界框的面积
areas = (boxes[:, 2] - boxes[:, 0]) * (boxes[:, 3] - boxes[:, 1])
# 对得分进行降序排序
order = scores.argsort()[::-1]
while order.size > 0:
# 保留具有最高得分的边界框
best_box = order
keep.append(best_box)
# 计算当前边界框与其他边界框的重叠面积
x1 = np.maximum(boxes[best_box, 0], boxes[order[1:], 0])
y1 = np.maximum(boxes[best_box, 1], boxes[order[1:], 1])
x2 = np.minimum(boxes[best_box, 2], boxes[order[1:], 2])
y2 = np.minimum(boxes[best_box, 3], boxes[order[1:], 3])
# 计算重叠区域的宽度和高度
w = np.maximum(0.0, x2 - x1)
h = np.maximum(0.0, y2 - y1)
# 计算重叠区域的面积
overlap = (w * h) / areas[order[1:]]
# 从排序列表中移除重叠面积大于阈值的边界框
inds = np.where(overlap <= threshold)
order = order[inds + 1]
return keep
```
这个函数接受边界框的坐标、得分以及阈值作为输入,并返回保留的边界框的索引。其中,`boxes`是一个 N×4 的矩阵,存储了 N 个边界框的坐标(左上角和右下角);`scores`是一个长度为 N 的一维数组,存储了 N 个边界框的得分;`threshold`是一个表示重叠阈值的浮点数。
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