rects[:, 2:] += rects[:, :2]什么意思
时间: 2024-05-30 13:11:26 浏览: 17
这段代码是用来将一组矩形的坐标格式从左上角和右下角转换为左上角和宽高。
具体来说,假设`rects`是一个$n \times 4$的矩阵,其中第$i$行表示第$i$个矩形的左上角坐标$(x_i, y_i)$和右下角坐标$(x_{i+1}, y_{i+1})$,则`rects[:, :2]`表示左上角坐标列向量,`rects[:, 2:]`表示右下角坐标列向量。`rects[:, 2:] += rects[:, :2]`的作用是将左上角坐标加到右下角坐标上,得到新的坐标表示,即左上角坐标和宽高格式$(x_i, y_i, w_i, h_i)$,其中$w_i = x_{i+1} - x_i$,$h_i = y_{i+1} - y_i$。最终`rects`变成了$n \times 4$的矩阵,每行表示一个矩形的左上角坐标和宽高。
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python svm 实战_opencv-python 入门实战:传统方法Hog+svm实现目标检测
很好,下面我来为你介绍一下 OpenCV-Python 实现目标检测的过程。
OpenCV-Python 是一款基于 Python 的计算机视觉库,它可以帮助我们完成各种图像处理任务,包括图像的读取、处理、显示等。在使用它进行目标检测时,我们可以使用传统方法 HOG+SVM 实现。
HOG(Histogram of Oriented Gradient)特征是一种常用的图像特征,它可以描述图像中的边缘、角点等信息,其中梯度方向直方图是 HOG 特征的核心部分。在目标检测中,我们需要先提取出图像中的 HOG 特征,然后再使用 SVM(Support Vector Machine)进行分类,从而实现目标检测。
下面是一个简单的 OpenCV-Python 实现目标检测的示例代码:
```python
import cv2
# 加载 SVM 分类器
svm = cv2.ml.SVM_load('svm.xml')
# 加载测试图片
img = cv2.imread('test.jpg')
# 创建 HOG 描述符
hog = cv2.HOGDescriptor()
# 设置 SVM 分类器
hog.setSVMDetector(svm)
# 检测目标并绘制矩形框
rects, weights = hog.detectMultiScale(img, winStride=(8, 8), padding=(32, 32), scale=1.05)
for (x, y, w, h) in rects:
cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
# 显示结果
cv2.imshow('result', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在代码中,我们首先加载了训练好的 SVM 分类器,并加载了测试图片。然后创建了 HOG 描述符,并设置 SVM 分类器。最后使用 detectMultiScale 函数检测目标,并绘制矩形框,最终在窗口中显示检测结果。
当然,这仅仅是一个简单的示例,实际的目标检测过程还需要根据具体的应用场景进行调整和优化。
for i, rect in enumerate(sorted(rects, key=lambda x: x[1][0] * x[1][1], reverse=True)): box = cv2.boxPoints(rect) box = np.int0(box) print( f'Rank {i + 1}: Size={rect[1][0] * rect[1][1]:.0f}, Centre=({int(rect[0][0])}, {int(rect[0][1])}), Width={rect[1][0]:.0f}, Height={rect[1][1]:.0f}, Angle={rect[2]:.0f}, \nCorners={box}')改为只打印排名前三的
可以在循环中添加一个计数器变量,用来记录已经打印的矩形数量,当数量达到3时退出循环即可。修改后的代码如下:
```
count = 0
for i, rect in enumerate(sorted(rects, key=lambda x: x[1][0] * x[1][1], reverse=True)):
if count >= 3:
break
box = cv2.boxPoints(rect)
box = np.int0(box)
print(f'Rank {i + 1}: Size={rect[1][0] * rect[1][1]:.0f}, Centre=({int(rect[0][0])}, {int(rect[0][1])}), Width={rect[1][0]:.0f}, Height={rect[1][1]:.0f}, Angle={rect[2]:.0f}, \nCorners={box}')
count += 1
```
这样就只会打印排名前三的矩形信息了。
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