使用python实现NMS
时间: 2024-06-19 10:03:39 浏览: 11
在目标检测中,NMS(Non-Maximum Suppression)是一种常用的方法,它可以有效地抑制重叠较大的框,保留置信度最高的框。下面是使用 Python 实现 NMS 的一种方法:
```python
def nms(dets, thresh):
"""
:param dets: numpy array, shape (num_boxes, 5)
each row: [x1, y1, x2, y2, score]
:param thresh: float, IoU threshold
:return: numpy array, indices to keep
"""
x1 = dets[:, 0]
y1 = dets[:, 1]
x2 = dets[:, 2]
y2 = dets[:, 3]
scores = dets[:, 4]
areas = (x2 - x1 + 1) * (y2 - y1 + 1)
order = scores.argsort()[::-1]
keep = []
while order.size > 0:
i = order
keep.append(i)
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
iou = inter / (areas[i] + areas[order[1:]] - inter)
inds = np.where(iou <= thresh)
order = order[inds + 1]
return np.array(keep)
```
这个函数输入一个 numpy 数组 `dets`,其每一行表示一个候选框的坐标和得分(共 5 列),并将 NMS 处理后的结果以 numpy 数组的形式输出。
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