def display_bbox(image_path_name, boxA, boxB): # logging.debug('image_path_name {}'.format(image_path_name)) # # # load image # img = skimage.io.imread(image_path_name) # logging.debug('img {}'.format(type(img))) # # # Draw rectangles on the original image # fig, ax = plt.subplots(ncols=1, nrows=1, figsize=(6, 6)) # ax.imshow(img) # # # The origin is at top-left corner # x, y, w, h = boxA[0], boxA[1], boxA[2] - boxA[0], boxA[3] - boxA[1] # rect = mpatches.Rectangle((x, y), w, h, fill=False, edgecolor='green', # linewidth=1) # ax.add_patch(rect) # logging.debug('GT: boxA {}'.format(boxA)) # logging.debug(' x y w h') # logging.debug('{:4d} {:4d} {:4d} {:4d}'.format(x, y, w, h)) # # x, y, w, h = boxB[0], boxB[1], boxB[2] - boxB[0], boxB[3] - boxB[1] # rect = mpatches.Rectangle((x, y), w, h, fill=False, edgecolor='red', # linewidth=1) # ax.add_patch(rect) # logging.debug('boxB {}'.format(boxB)) # logging.debug(' x y w h') # logging.debug('{:4d} {:4d} {:4d} {:4d}'.format(x, y, w, h))

这是一个用于在图像上绘制矩形框的函数，输入参数为图像路径、真实物体框和预测物体框的左上角和右下角坐标。函数首先读取图像，然后在图像上绘制两个矩形框，其中真实物体框用绿色表示，预测物体框用红色表示。函数返回绘制好矩形框的图像。

该函数通常用于目标检测任务中，可以直观地展示出模型预测的物体框与真实物体框之间的差异，有助于分析模型的性能和改进模型。

相关问题

def calculate_bbox_score_and_save_img(image_path_name, dataset_image_path, gt_x1, gt_y1, gt_x2, gt_y2): logging.debug('dataset_image_path {}'.format(dataset_image_path)) logging.debug('image_path_name {}'.format(image_path_name)) candidates = selective_search_bbox(image_path_name) logging.debug('candidates {}'.format(candidates)) image_name = image_path_name.split('/')[-1].split('.')[0] logging.debug('image_name {}'.format(image_name)) img_read = Image.open(image_path_name) logging.debug( '{} {} {}'.format(img_read.format, img_read.size, img_read.mode))

这是一个用于计算物体框与真实物体框之间的交并比，并保存含有矩形框的图像的函数。输入参数包括图像路径、数据集图像路径、真实物体框的左上角和右下角坐标。函数首先调用selective_search_bbox函数得到候选框，然后计算每个候选框与真实物体框的交并比，并保存交并比最大的矩形框的图像到数据集图像路径下，以图像名命名。函数返回无。

该函数通常用于目标检测任务中，可以自动搜索候选框并计算交并比，从而找到最匹配的物体框，并保存图像以备后续使用。

class DoubleFastRCNNOutputLayers(nn.Module): def __init__( self, cfg, input_size, num_classes, cls_agnostic_bbox_reg, box_dim=4 ): super(DoubleFastRCNNOutputLayers, self).__init__() if not isinstance(input_size, int): input_size = np.prod(input_size) self.cls_score = nn.Linear(input_size, num_classes + 1) num_bbox_reg_classes = 1 if cls_agnostic_bbox_reg else num_classes self.bbox_pred = nn.Linear(input_size, num_bbox_reg_classes * box_dim) nn.init.normal_(self.cls_score.weight, std=0.01) nn.init.normal_(self.bbox_pred.weight, std=0.001) for l in [self.cls_score, self.bbox_pred]: nn.init.constant_(l.bias, 0) self._do_cls_dropout = cfg.MODEL.ROI_HEADS.CLS_DROPOUT self._dropout_ratio = cfg.MODEL.ROI_HEADS.DROPOUT_RATIO def forward(self, x_s, x_l): if x_s.dim() > 2: x_s = torch.flatten(x_s, start_dim=1) if x_l.dim() > 2: x_l = torch.flatten(x_l, start_dim=1) proposal_deltas = self.bbox_pred(x_l) if self._do_cls_dropout: x_s = F.dropout(x_s, self._dropout_ratio, training=self.training) scores = self.cls_score(x_s) return scores, proposal_deltas

这段代码是一个双输入的Fast R-CNN输出层的实现，其中包括一个分类得分层和一个边界框回归层。它接受两个输入x_s和x_l，分别代表短边和长边的特征。在前向传播时，它首先对输入进行扁平化处理，然后通过bbox_pred层获得边界框预测值，通过cls_score层获得分类得分。在进行分类得分的计算时，可以进行dropout操作来防止过拟合。最终，返回分类得分和边界框预测值。