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python不使用for计算两组、多个矩形两两间的iou方式

发布时间:2020-12-17 17:33:29 所属栏目:Python 来源:网络整理
导读:解决问题: 不使用for计算两组、多个矩形两两间的iou 使用numpy广播的方法,在python程序中并不建议使用for语句,python中的for语句耗时较多,如果使用numpy广播的思想将会提速不少。 代码: def calc_iou(bbox1,bbox2): if not isinstance(bbox1,np.ndarray

解决问题: 不使用for计算两组、多个矩形两两间的iou

使用numpy广播的方法,在python程序中并不建议使用for语句,python中的for语句耗时较多,如果使用numpy广播的思想将会提速不少。

代码:

def calc_iou(bbox1,bbox2):
 if not isinstance(bbox1,np.ndarray):
  bbox1 = np.array(bbox1)
 if not isinstance(bbox2,np.ndarray):
  bbox2 = np.array(bbox2)
 xmin1,ymin1,xmax1,ymax1,= np.split(bbox1,4,axis=-1)
 xmin2,ymin2,xmax2,ymax2,= np.split(bbox2,axis=-1)

 area1 = (xmax1 - xmin1) * (ymax1 - ymin1)
 area2 = (xmax2 - xmin2) * (ymax2 - ymin2)

 ymin = np.maximum(ymin1,np.squeeze(ymin2,axis=-1))
 xmin = np.maximum(xmin1,np.squeeze(xmin2,axis=-1))
 ymax = np.minimum(ymax1,np.squeeze(ymax2,axis=-1))
 xmax = np.minimum(xmax1,np.squeeze(xmax2,axis=-1))

 h = np.maximum(ymax - ymin,0)
 w = np.maximum(xmax - xmin,0)
 intersect = h * w

 union = area1 + np.squeeze(area2,axis=-1) - intersect
 return intersect / union

程序中输入为多个矩形[xmin,ymin,xmax,ymax]格式的数组或者list,输出为numpy格式,例:输入的shape为(3, 4)、(5,4)则输出为(3, 5)各个位置为boxes间相互的iou值。后面会卡一个iou的阈值,然后就可以将满足条件的索引取出。如:

def delete_bbox(bbox1,bbox2,roi_bbox1,roi_bbox2,class1,class2,idx1,idx2,iou_value):
 idx = np.where(iou_value > 0.4)
 left_idx = idx[0]
 right_idx = idx[1]
 left = roi_bbox1[left_idx]
 right = roi_bbox2[right_idx]
 xmin1,= np.split(left,= np.split(right,axis=-1)
 left_area = (xmax1 - xmin1) * (ymax1 - ymin1)
 right_area = (xmax2 - xmin2) * (ymax2 - ymin2)
 left_idx = left_idx[np.squeeze(left_area < right_area,axis=-1)]#小的被删
 right_idx = right_idx[np.squeeze(left_area > right_area,axis=-1)]

 bbox1 = np.delete(bbox1,idx1[left_idx],0)
 class1 = np.delete(class1,idx1[left_idx])
 bbox2 = np.delete(bbox2,idx2[right_idx],0)
 class2 = np.delete(class2,idx2[right_idx])

 return bbox1,class2

IOU计算原理:

python不使用for计算两组、多个矩形两两间的iou方式


ymin = np.maximum(ymin1,axis=-1))

xmin = np.maximum(xmin1,axis=-1))

ymax = np.minimum(ymax1,axis=-1))

xmax = np.minimum(xmax1,axis=-1))

h = np.maximum(ymax - ymin,0)

w = np.maximum(xmax - xmin,0)

intersect = h * w

计算矩形间min的最大值,max的最小值,如果ymax-ymin值大于0则如左图所示,如果小于0则如右图所示

以上这篇python不使用for计算两组、多个矩形两两间的iou方式就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们。

(编辑:李大同)

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