非极大值抑制(NMS)opencv
时间: 2024-04-20 20:21:50 浏览: 19
非极大值抑制(Non-Maximum Suppression简称NMS)是一种常用的目标检测算法,用于在图像中抑制重叠的边界框,只保留最具代表性的边界框。
在OpenCV中,NMS通常用于物体检测任务中,例如人脸检测、目标检测等。它的基本原理是通过设置一个阈值,筛选出具有最高置信度的边界框,并消除与其高度重叠的其他边界框。
以下是NMS在OpenCV中的基本步骤:
1. 首先,对于每个边界框,计算其置信度得分。
2. 对所有边界框按照置信度得分进行排序,得到一个有序列表。
3. 选择得分最高的边界框,并将其添加到最终结果列表中。
4. 遍历剩余的边界框,计算它们与已选择的边界框的重叠程度(例如IoU,交并比)。
5. 如果重叠程度高于设定的阈值,则将该边界框从列表中移除;否则,将其添加到最终结果列表中。
6. 重复步骤4和步骤5,直到遍历完所有边界框。
通过这样的处理,NMS可以有效地抑制重叠的边界框,只保留最具代表性的边界框,从而提高目标检测的准确性和效率。
相关问题
opencv 非极大值抑制
非极大值抑制(Non-Maximum Suppression,简称NMS)是一种常用的目标检测算法,也可以应用于角点检测、边缘检测等领域。
在OpenCV中,可以通过cv2.dnn.NMSBoxes()函数实现非极大值抑制。该函数需要传入一个矩形框列表、置信度得分列表、置信度阈值、IoU(交并比)阈值等参数,返回经过NMS处理后保留的矩形框的索引。
具体实现过程如下:
1. 首先,将矩形框按照置信度得分进行降序排序。
2. 选取得分最高的矩形框,并将其加入最终结果列表中。
3. 遍历剩余的矩形框,如果与已选中的矩形框的IoU值大于等于设定的阈值,则将其从候选列表中删除。
4. 重复步骤2和3,直到没有更多的矩形框需要处理。
通过上述步骤,可以得到经过非极大值抑制处理后的矩形框列表,从而完成目标检测任务。
Traceback (most recent call last): File "detect_onnx.py", line 112, in <module> outs=post_process_opencv(outs,320,320,480,640,0.4,0.5) File "detect_onnx.py", line 60, in post_process_opencv ids = cv2.dnn.NMSBoxes(areas,conf,thred_cond,thred_nms) TypeError: Can't convert vector element for 'bboxes', index=0报错 # 转换为列表格式 areas = areas.tolist() # 应用非极大值抑制算法获取IDs ids = cv2.dnn.NMSBoxes(areas,conf,thred_cond,thred_nms) # 返回包含筛选后的区域、置信度和类别ID的数据列表 return [np.array(areas)[ids],np.array(conf)[ids],cls_id[ids]]
这个错误通常是由于 `areas` 向量中的元素不是整数或浮点数类型,导致不能被转换为 `cv::Rect` 类型。建议将 `areas` 向量中的元素转换为整数或浮点数类型,可以使用 `astype()` 方法来实现这一点。例如,可以像下面这样修改代码:
```
# 将 areas 转换为列表格式,并将元素转换为整数类型
areas = areas.astype(int).tolist()
# 应用非极大值抑制算法获取IDs
ids = cv2.dnn.NMSBoxes(areas, conf, thred_cond, thred_nms)
# 返回包含筛选后的区域、置信度和类别ID的数据列表
return [np.array(areas)[ids], np.array(conf)[ids], cls_id[ids]]
```
这样就可以避免这个错误了。如果还有问题,请检查代码中的其他部分是否存在错误。