opencv 非极大值抑制
时间: 2023-09-15 15:20:53 浏览: 86
非极大值抑制(Non-Maximum Suppression,简称NMS)是一种常用的目标检测算法,也可以应用于角点检测、边缘检测等领域。
在OpenCV中,可以通过cv2.dnn.NMSBoxes()函数实现非极大值抑制。该函数需要传入一个矩形框列表、置信度得分列表、置信度阈值、IoU(交并比)阈值等参数,返回经过NMS处理后保留的矩形框的索引。
具体实现过程如下:
1. 首先,将矩形框按照置信度得分进行降序排序。
2. 选取得分最高的矩形框,并将其加入最终结果列表中。
3. 遍历剩余的矩形框,如果与已选中的矩形框的IoU值大于等于设定的阈值,则将其从候选列表中删除。
4. 重复步骤2和3,直到没有更多的矩形框需要处理。
通过上述步骤,可以得到经过非极大值抑制处理后的矩形框列表,从而完成目标检测任务。
相关问题
opencv的非极大值抑制算法
OpenCV中的非极大值抑制(Non-Maximum Suppression, NMS)算法是一个常用的图像处理技术,特别是在目标检测和边缘检测中。它的主要目的是从一组候选区域(通常是检测器输出的边界框或兴趣点)中选择具有最高置信度或最匹配特征的区域,同时去除那些重叠的区域,确保每个最终选取的区域都是局部最大值。
NMS的基本步骤如下:
1. **排序**:首先根据某个得分(如置信度分数)对候选区域进行排序,从高到低。
2. **遍历**:从得分最高的区域开始,检查它与剩余区域的重叠程度,通常是通过IoU(Intersection over Union,交并比)计算。
3. **抑制**:如果当前区域与其他已选区域的IoU超过预设阈值,那么就抑制(忽略)其他重叠的区域。
4. **保留**:如果当前区域不满足抑制条件,则保留它,并继续下一个得分较高的区域,直到遍历完所有区域。
python opencv 极大值抑制
在OpenCV中,可以使用cv2.dnn.NMSBoxes()函数实现极大值抑制。
极大值抑制的主要目的是在一组预测框中选出最佳的框,以避免重复的检测。该函数的输入是一组预测框、每个框的置信度(或得分)以及阈值。该函数的输出是根据置信度和阈值进行筛选后的预测框。
下面是一个示例代码:
```python
import cv2
import numpy as np
# 生成一组预测框和对应的置信度
boxes = np.array([[50, 50, 100, 100], [60, 60, 120, 120], [70, 70, 140, 140]])
scores = np.array([0.9, 0.75, 0.8])
# 设置阈值
threshold = 0.8
# 应用极大值抑制
indices = cv2.dnn.NMSBoxes(boxes, scores, threshold, 0.4)
# 输出筛选后的预测框
for i in indices:
i = i[0]
box = boxes[i]
print(box)
```
在上面的示例中,我们生成了三个预测框和对应的置信度,然后应用极大值抑制来筛选出最佳的预测框。最终输出的是一个筛选后的预测框列表。
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