Python算法简单实现IoU
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如果你不知道自己要驶向哪个港口,那么无论是东南风还是西北风,对你都无所谓的。
--《极简主义》范式二:弄明白要做什么,那就成功一半了
0.引子
IOU中文名叫交并比,见名知意就是交集与并集的比值。是在目标检测中常用的算法
如上图所示,就是计算上面阴影部分与下面阴影部分的比值。
我们来拆分一下任务,分子部分就是Box1与Box2交集的面积,先设为A1。分母部分是Box1与Box2并集集的面积,设为A2,其实也是Box1面积S1加上Box2面积S2再减去一个A1(为什么要减去A1呢,因为Box1与Box2重合了A1部分,需要减去一个,没想通的童鞋去面壁0.1秒钟去:)
IoU = A1 / A2
A2 = S1 + S2 -A1
IoU = A1 / (S1 + S2 -A1)
S1是Box1的面积,S2是Box2的面积。其实问题就转化为了对Box与A1求解。
下面我们继续拆解任务
0.0:坐标轴的定义
首先先看下在OpenCV中,坐标轴的定义。原点位于图片左上角,向右为X轴正方向,向下为Y轴正方向(这一点不同于数学中定义)。
0.1:Box表示与计算
Box有常用的两种表达方式:
1:Boxa = (xmin,ymin,xmax,ymax)(coco与voc格式);2:Boxb = (xcenter,ycenter,w,h)(yolo格式)。
其实就是根据一个事物的不同表达方式,本质上是一样的。
下面给出对应转换关系:
xmin,ymin,xmax,ymax = round(xcenter-(w/2.0)) ,round(ycenter-(h/2.0)),round(xcenter+(w/2.0)),round(ycenter+(h/2.0))
xcenter,ycenter,w,h = round((xmin+xmax)/2.0),round((ymin+ymax)/2.0),round(xmax-xmin),round(ymax-ymin)
Boxa = (round(Boxb[0]-(Boxb[2]/2.0)) ,round(Boxb[1]-(Boxb[3]/2.0),round(Boxb[0]+(Boxb[2]/2.0),round(Boxb[1]+(Boxb[3]/2.0))
Box的面积计算为 w*h
S_Boxa = (xmax-xmin)*(ymax-ymin) = (Boxa[2]-Boxa[0])*(Boxa[3]-Boxa[1])
S_Boxb = w*h = Boxb[2]*Boxb[3]
0.2:A1的表示与计算
box相交的一些情况
计算相交的面积和上个问题类似,只需计算出相交框的w与h如果没有相交,就是0。由上图可以发现以下规律:如果相交时
xmin =max(xmin1, xmin2)#相交框xmin是两个框的左上角x坐标的最大值:
ymin =max(ymin1, ymin2)#相交框ymin是两个框的左上角y坐标的最大值:
xmax =min(xmax1, xmax2)#相交框xmax是两个框的右下角x坐标的最大值:
ymax =min(ymax1, ymax2)#相交框ymax是两个框的右下角y坐标的最大值:
最后处理一下不想交的情况即可,可以发现当不想交时,就会至少出现一下情况的一种:
xmax<=xmin or ymax<ymin
所以处理方法很简单:出现任一情况,w or h就会有一个等于0,使得计算出的面积也为0
w =max(0, xmax - xmin)
h =max(0, ymax - ymin)
所以整体代码就挥之欲出了,是不是也挺简单的:)
1.代码
def cal_iou(box1, box2):
"""
:param box1: = [xmin1, ymin1, xmax1, ymax1]
:param box2: = [xmin2, ymin2, xmax2, ymax2]
:return:
"""
xmin1, ymin1, xmax1, ymax1 = box1
xmin2, ymin2, xmax2, ymax2 = box2
# 计算每个矩形的面积
s1 = (xmax1 - xmin1) * (ymax1 - ymin1) # b1的面积
s2 = (xmax2 - xmin2) * (ymax2 - ymin2) # b2的面积
# 计算相交矩形
xmin = max(xmin1, xmin2)
ymin = max(ymin1, ymin2)
xmax = min(xmax1, xmax2)
ymax = min(ymax1, ymax2)
w = max(0, xmax - xmin)
h = max(0, ymax - ymin)
a1 = w * h # C∩G的面积
a2 = s1 + s2 - a1
iou = a1 / a2 #iou = a1/ (s1 + s2 - a1)
return iou
-1.参考
-1.0:https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/86488008#commentBox
-1.1:https://blog.csdn.net/weixin_40922744/article/details/102988751
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