yolo获得目标锚框的中心点
时间: 2023-11-13 16:06:03 浏览: 50
在 YOLO 目标检测算法中,每个目标都会被分配到一个对应的锚框(Anchor Box),锚框是一个矩形框,用于框定目标的位置。获取目标锚框的中心点坐标,可以按照以下步骤操作:
1. 对于每个目标,从其所属的 Anchor Box 中获取其对应的坐标信息,包括左上角的坐标 `(x,y)`,以及宽度 `w` 和高度 `h`。
2. 计算 Anchor Box 的中心点坐标 `(cx,cy)`,公式为 `(cx,cy) = (x+w/2, y+h/2)`。
下面是一个例子代码实现:
```python
# 假设目标所属的锚框的坐标信息为(x,y,w,h)
x, y, w, h = 100, 100, 50, 80 # 示例坐标信息
cx = x + w / 2
cy = y + h / 2
print("目标所属的锚框中心点坐标为 ({},{})".format(cx, cy))
```
输出结果为:`目标所属的锚框中心点坐标为 (125.0,140.0)`,即目标锚框的中心点坐标为 `(125.0,140.0)`。
相关问题
根据yolo的txt文件获得目标锚框的中心点
可以通过打开 YOLO 格式的标注文件中的 .txt 文件,每行文本描述了一个物体的信息。每行文本的格式为:类别索引(从0开始),中心点x坐标,中心点y坐标,物体宽度,物体高度。因此,可以通过读取该文件并解析每一行文本来获取目标锚框的中心点。具体的方法如下:
1. 读取 YOLO 格式的标注文件中的 .txt 文件,将其内容存储在一个列表中。
2. 遍历列表中的每一行文本,将其按空格分隔,得到一个包含 5 个元素的列表。
3. 将第 2 和第 3 个元素解析为浮点数,并计算出目标锚框的中心点坐标,即 (x, y)。
4. 将每个目标锚框的中心点坐标添加到一个列表中,作为结果返回。
下面是一个示例代码:
``` python
def get_anchor_centers(file_path):
with open(file_path, 'r') as f:
lines = f.readlines()
centers = []
for line in lines:
data = line.strip().split(' ')
x, y = float(data[1]), float(data[2])
centers.append((x, y))
return centers
```
其中 `file_path` 表示 YOLO 格式的标注文件路径。函数会返回一个包含所有目标锚框中心点坐标的列表。
让yolo输出目标中心点坐标python代码
以下是基于Python的代码实现获取YOLO输出的目标中心点坐标的方法:
```python
import numpy as np
def decode_output(output, anchors, num_classes, input_shape, score_threshold):
output = np.array(output)
anchors = np.array(anchors)
num_anchors = len(anchors)
grid_size = output.shape[1:3]
num_classes = int(num_classes)
# 对YOLO输出进行解码,得到边界框坐标、类别概率和置信度
output = np.reshape(output, [-1, num_anchors * (5 + num_classes)])
xy_offset = np.sigmoid(output[..., :2]) # 边界框中心点坐标偏移量
wh_scale = np.exp(output[..., 2:4]) * anchors # 边界框宽高缩放比例
obj_score = np.sigmoid(output[..., 4]) # 边界框置信度
class_prob = np.sigmoid(output[..., 5:]) # 类别概率
# 对边界框坐标进行还原,得到实际图像中的坐标
grid_y = np.tile(np.arange(grid_size[0])[:, np.newaxis], [1, grid_size[1]])
grid_x = np.tile(np.arange(grid_size[1])[np.newaxis, :], [grid_size[0], 1])
xy_offset = np.stack([grid_x, grid_y], axis=-1) + xy_offset
xy_offset = xy_offset / np.array(grid_size)[::-1] # 归一化
wh_scale = wh_scale / np.array(input_shape)[::-1] # 归一化
xy_min = xy_offset - wh_scale / 2
xy_max = xy_offset + wh_scale / 2
boxes = np.concatenate([xy_min, xy_max], axis=-1)
# 对边界框置信度和类别概率进行筛选和排序
mask = obj_score >= score_threshold
boxes = boxes[mask]
class_prob = class_prob[mask]
scores = obj_score[mask] * class_prob.max(axis=-1)
# 对边界框按照置信度进行排序,选择置信度最高的边界框作为最终的检测结果
order = scores.argsort()[::-1]
boxes = boxes[order]
scores = scores[order]
classes = class_prob.argmax(axis=-1)[order]
# 计算每个目标的中心点坐标
centers = np.stack([(boxes[:, 0] + boxes[:, 2]) / 2, (boxes[:, 1] + boxes[:, 3]) / 2], axis=-1)
return boxes, scores, classes, centers
```
其中,`output`是YOLO的输出,`anchors`是预定义的锚框,`num_classes`是类别数量,`input_shape`是输入图像的大小,`score_threshold`是置信度阈值。函数返回值包括边界框坐标、置信度、类别和中心点坐标。可以通过调用该函数来获取YOLO的输出的目标中心点坐标。