nms python
时间: 2023-09-23 07:07:18 浏览: 88
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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