帮我将以下函数翻译成C++,def boxnms(bboxes, scores, threshold): if len(bboxes) == 0: return [] x1 = bboxes[:, 0] y1 = bboxes[:, 1] x2 = bboxes[:, 0] + bboxes[:, 2] y2 = bboxes[:, 1] + bboxes[:, 3] areas = (x2 - x1 + 1) * (y2 - y1 + 1) order = scores.argsort()[::-1] keep = [] while order.size > 0: i = order[0] keep.append(i) xx1 = np.maximum(x1[i], x1[order[1:]]) yy1 = np.maximum(y1[i], y1[order[1:]]) xx2 = np.minimum(x2[i], x2[order[1:]]) yy2 = np.minimum(y2[i], y2[order[1:]]) w = np.maximum(0.0, xx2 - xx1 + 1) h = np.maximum(0.0, yy2 - yy1 + 1) overlap = w * h / areas[order[1:]] inds = np.where(overlap <= threshold)[0] order = order[inds + 1] return keep 其中bboxes输入为std::vector<cv::Rect> bboxes; scores为std::vector<int>

时间: 2024-01-24 08:04:24 浏览: 206
以下是将该函数翻译成 C++ 的代码: ``` std::vector<int> boxnms(std::vector<cv::Rect> bboxes, std::vector<int> scores, float threshold) { if (bboxes.empty()) { return std::vector<int>(); } std::vector<int> x1(bboxes.size()); std::vector<int> y1(bboxes.size()); std::vector<int> x2(bboxes.size()); std::vector<int> y2(bboxes.size()); std::vector<int> areas(bboxes.size()); for (int i = 0; i < bboxes.size(); i++) { x1[i] = bboxes[i].x; y1[i] = bboxes[i].y; x2[i] = bboxes[i].x + bboxes[i].width; y2[i] = bboxes[i].y + bboxes[i].height; areas[i] = (x2[i] - x1[i] + 1) * (y2[i] - y1[i] + 1); } std::vector<int> order(scores.size()); std::iota(order.begin(), order.end(), 0); std::sort(order.begin(), order.end(), [&](int i, int j) { return scores[i] > scores[j]; }); std::vector<int> keep; while (!order.empty()) { int i = order[0]; keep.push_back(i); std::vector<int> xx1(order.size() - 1); std::vector<int> yy1(order.size() - 1); std::vector<int> xx2(order.size() - 1); std::vector<int> yy2(order.size() - 1); for (int j = 1; j < order.size(); j++) { xx1[j - 1] = std::max(x1[i], x1[order[j]]); yy1[j - 1] = std::max(y1[i], y1[order[j]]); xx2[j - 1] = std::min(x2[i], x2[order[j]]); yy2[j - 1] = std::min(y2[i], y2[order[j]]); } std::vector<int> w(order.size() - 1); std::vector<int> h(order.size() - 1); for (int j = 0; j < w.size(); j++) { w[j] = std::max(0, xx2[j] - xx1[j] + 1); h[j] = std::max(0, yy2[j] - yy1[j] + 1); } std::vector<float> overlap(order.size() - 1); for (int j = 0; j < overlap.size(); j++) { overlap[j] = (float)(w[j] * h[j]) / areas[order[j + 1]]; } std::vector<int> inds; for (int j = 0; j < overlap.size(); j++) { if (overlap[j] <= threshold) { inds.push_back(j); } } order.erase(order.begin()); for (int j = 0; j < inds.size(); j++) { order.erase(order.begin() + inds[j]); } } return keep; } ```
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翻译每行代码的意思 def IOU(boxes, classes, scores, controlRectangle, controlInvalid, url): # numpy转list boxes = boxes.tolist() classes = classes.tolist() scores = scores.tolist() # 读取配置文件 if os.path.exists('stream_dict.txt'): with open('stream_dict.txt', 'r') as f: stream_dict = json.load(f) else: stream_dict = {} if os.path.exists('cameraId_dict.txt'): with open('cameraId_dict.txt', 'r') as f: cameraId_dict = json.load(f) else: cameraId_dict = {} cameraId = cameraId_dict[url] try: w = int(stream_dict[cameraId][1].split(',')[0]) h = int(stream_dict[cameraId][1].split(',')[1]) except: w = 1920 h = 1080 h1 = (w - h) * 0.5 / w * 640 img_h = 640 - h1 * 2 if controlRectangle == [] and controlInvalid == []: boxes1 = boxes classes1 = classes scores1 = scores if controlRectangle != []: boxes1 = [] classes1 = [] scores1 = [] for i in range(len(boxes)): for j in range(len(controlRectangle)): a = boxes[i] c = classes[i] s = scores[i] x1 = a[0] y1 = a[1] x2 = a[2] y2 = a[3] d = [x1, y1, x2, y2, x2, y1, x1, y2] b = [controlRectangle[j][0]*640, h1 + controlRectangle[j][1]*img_h, controlRectangle[j][2]*640, h1 + controlRectangle[j][3]*img_h, controlRectangle[j][4]*640, h1 + controlRectangle[j][5]*img_h, controlRectangle[j][6]*640, h1 + controlRectangle[j][7]*img_h] iou = calculate_iou(d, b) if iou > 0: boxes1.append(a) classes1.append(c) scores1.append(s) break else: boxes1 = boxes classes1 = classes scores1 = scores if controlInvalid != []: boxes2 = copy.deepcopy(boxes1) classes2 = copy.deepcopy(classes1) scores2 = copy.deepcopy(scores1) for i in range(len(boxes2)): for j in range(len(controlInvalid)): a = boxes2[i] c = classes2[i] s = scores2[i] x1 = a[0] y1 = a[1] x2 = a[2] y2 = a[3] d = [x1, y1, x2, y2, x2, y1, x1, y2] b = [controlInvalid[j][0]*640, h1 + controlInvalid[j][1]*img_h, controlInvalid[j][2]*640, h1 + controlInvalid[j][3]*img_h, controlInvalid[j][4]*640, h1 + controlInvalid[j][5]*img_h, controlInvalid[j][6]*640, h1 + controlInvalid[j][7]*img_h] iou = calculate_iou(d, b) if iou > 0: del boxes1[i] del classes1[i] del scores1[i] break boxes1 = np.array(boxes1) classes1 = np.array(classes1) scores1 = np.array(scores1) return boxes1, classes1, scores1

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