我有一段程序, for i in keep: x, y, w, h = bboxes[i] cv2.rectangle(img1, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2),这些框都是经过nms抑制的,现在有一个问题是 假如我的图像上有一排文字,每个文字上都有一个小框,我希望能把这些大小相似位置很近的小框合成一个较大的框,麻烦帮我写一个程序实现。
时间: 2024-01-09 18:04:21 浏览: 48
可以使用聚类算法将大小相似且位置接近的小框归为一类,然后将每一类的小框合成一个较大的框。
以下是一个简单的实现,使用了KMeans聚类算法:
```python
import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
# 将所有小框的中心点坐标作为聚类的输入
centers = np.array([(bbox[0]+bbox[2]/2, bbox[1]+bbox[3]/2) for bbox in bboxes])
# 聚类算法将所有中心点分为k个簇
k = 5 # 可根据实际情况调整
kmeans = KMeans(n_clusters=k, random_state=0).fit(centers)
# 遍历每个簇,将其中所有小框合成一个较大的框
for i in range(k):
indices = np.where(kmeans.labels_ == i)[0]
if len(indices) > 0:
x_min = min([bboxes[j][0] for j in indices])
y_min = min([bboxes[j][1] for j in indices])
x_max = max([bboxes[j][0]+bboxes[j][2] for j in indices])
y_max = max([bboxes[j][1]+bboxes[j][3] for j in indices])
cv2.rectangle(img1, (x_min, y_min), (x_max, y_max), (0, 255, 0), 2)
```
这样就可以将大小相似位置很近的小框合成一个较大的框。需要注意的是,这个实现并没有考虑小框之间有重叠的情况,如果有需要可以在聚类前进行一些处理。