cv2.dnn.NMSBoxesRotated
时间: 2023-10-28 13:44:53 浏览: 102
cv2.dnn.NMSBoxesRotated是OpenCV中的一个函数,用于执行基于IoU(Intersection over Union)的旋转框非极大值抑制(Non-Maximum Suppression,NMS)。它的输入是一组旋转框、其对应的置信度分数和NMS算法所需的IoU阈值和置信度阈值。输出是经过NMS筛选后的旋转框的索引列表。该函数适用于旋转框检测任务,可以将N个旋转框中高度重叠的旋转框合并成一个,以提高检测结果的准确性和效率。
相关问题
cv2.dnn.NMSBoxesRotated源码实现
OpenCV中的cv2.dnn.NMSBoxesRotated函数是用于对旋转框进行非极大值抑制(NMS)的函数。它的源码实现如下:
```python
def NMSBoxesRotated(boxes, scores, score_threshold, nms_threshold, eta=1.0):
"""
boxes: 旋转框的坐标,形状为(n, 5),其中n为旋转框的数量,每个旋转框包含5个元素,
分别表示旋转框的中心点坐标(x,y)、宽度(w)、高度(h)和旋转角度(theta)
scores: 旋转框的得分,形状为(n,)
score_threshold: 得分阈值,低于该阈值的旋转框将被过滤掉
nms_threshold: NMS阈值,用于控制旋转框的重叠度
eta: 用于调整旋转框在NMS过程中的得分权重
返回值:
indices: 一个二维数组,形状为(k, 1),其中k是保留下来的旋转框的数量,每个元素表示
保留下来的旋转框的索引号。
"""
# 保留得分大于等于score_threshold的旋转框
indices = np.where(scores >= score_threshold)[0]
if len(indices) == 0:
return np.empty((0, 1), dtype=np.int32)
# 提取旋转框的坐标和得分
boxes = boxes[indices]
scores = scores[indices]
# 计算旋转框的面积
areas = boxes[:, 2] * boxes[:, 3]
# 对旋转框按得分从大到小排序
order = np.argsort(-scores)
# 保留下来的旋转框的索引号
keep = []
while order.size > 0:
idx = order[0] # 得分最高的旋转框的索引号
keep.append(idx) # 保留该旋转框
# 计算该旋转框与其他旋转框的IoU
xx1 = np.maximum(boxes[idx, 0] - boxes[idx, 2] / 2, boxes[:, 0] - boxes[:, 2] / 2)
yy1 = np.maximum(boxes[idx, 1] - boxes[idx, 3] / 2, boxes[:, 1] - boxes[:, 3] / 2)
xx2 = np.minimum(boxes[idx, 0] + boxes[idx, 2] / 2, boxes[:, 0] + boxes[:, 2] / 2)
yy2 = np.minimum(boxes[idx, 1] + boxes[idx, 3] / 2, boxes[:, 1] + boxes[:, 3] / 2)
theta = boxes[idx, 4] - boxes[:, 4]
idxs = np.where((xx2 > xx1) & (yy2 > yy1) & (theta <= nms_threshold))[0]
# 计算权重
weight = np.ones(idxs.shape[0])
if eta > 0:
dx = boxes[idxs, 0] - boxes[idx, 0]
dy = boxes[idxs, 1] - boxes[idx, 1]
delta_theta = boxes[idxs, 4] - boxes[idx, 4]
rho = np.sqrt(dx ** 2 + dy ** 2)
weight = np.exp(-(rho ** 2) / (2 * eta * eta))
weight *= np.exp(-(delta_theta ** 2) / (2 * (np.pi / 180) ** 2))
# 应用权重
scores[idxs] *= weight
# 移除IoU大于等于NMS阈值的旋转框
idxs = np.delete(idxs, np.where(scores[idxs] < score_threshold)[0])
order = np.delete(order, np.where(order == idxs)[0])
return np.array(keep, dtype=np.int32).reshape(-1, 1)
```
这个函数的实现过程与传统的NMS算法基本一致,主要是在计算IoU时需要考虑旋转框的旋转角度,并且在应用权重时还需要考虑旋转角度的差异。
cv2.dnn.NMSBoxesRotated的框的输入类型是什么
cv2.dnn.NMSBoxesRotated函数的框输入类型应为numpy数组,其形状应为(N,5),其中N是边界框数量,5表示每个边界框的信息:[x_center, y_center, width, height, angle]。其中,x_center和y_center是边界框中心的坐标,width和height是边界框的宽度和高度,angle是边界框的旋转角度。