yolov7获取边界框的坐标
时间: 2023-06-30 11:09:24 浏览: 223
在 YOLOv7 中,获取边界框的坐标可以通过以下代码实现:
```python
# 定义图片大小
img_size = 416
# 定义anchors
anchors = [[[116, 90], [156, 198], [373, 326]],
[[30, 61], [62, 45], [59, 119]],
[[10, 13], [16, 30], [33, 23]]]
# 定义类别数
num_classes = 80
# 定义输出结果
output = model(img)
# 将输出结果转换为numpy数组
output = output.cpu().detach().numpy()
# 获取边界框的坐标
boxes = []
for i in range(3):
anchor = anchors[i]
stride = img_size // 32 // (2 ** i)
grid_size = output[i].shape[1:3]
raw_boxes = output[i][:, :, :, :4].reshape(-1, 4)
box_scores = output[i][:, :, :, 4:].reshape(-1, num_classes)
# 对每个网格进行处理
for j in range(raw_boxes.shape[0]):
x, y, w, h = raw_boxes[j]
x = (x + j % grid_size[1]) * stride
y = (y + j // grid_size[1]) * stride
box_scores_j = box_scores[j, :]
box_class = np.argmax(box_scores_j)
box_score = box_scores_j[box_class]
if box_score > confidence_threshold:
box = [x, y, x + w * anchor[0][0], y + h * anchor[0][1], box_score, box_class]
boxes.append(box)
# 将边界框的坐标进行转换
boxes = np.array(boxes)
boxes[:, :4] = boxes[:, :4] / img_size
boxes[:, [0, 2]] *= img_width
boxes[:, [1, 3]] *= img_height
```
其中,`model` 是 YOLOv7 模型,`img` 是输入的图片,`confidence_threshold` 是置信度阈值,`img_width` 和 `img_height` 是图片的宽度和高度。`output` 是模型的输出结果,是一个大小为 `(batch_size, 3, grid_size, grid_size, num_anchors * (5 + num_classes))` 的数组。`boxes` 是最终的边界框坐标,是一个大小为 `(num_boxes, 6)` 的数组,其中每一行表示一个边界框,包括左上角和右下角的坐标、置信度和类别。
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