在这篇文章中,我将给出一份带运行示例的NMS Python脚本,并对算法和代码进行详细解说。相信大家看完这篇文章后,能够轻松地掌握NMS的底层原理。 如果你对目标检测的基础知识不太熟,欢迎先阅读我的上篇文章: 周…
python 实现 nms Python 实现 NMS(非极大值抑制) 非极大值抑制(Non-Maximum Suppression, NMS)是一种图像处理和计算机视觉中常用的算法,广泛应用于目标检测框架,比如 YOLO 和 Faster R-CNN。NMS 的主要目的是在处理多个重叠的边界框时,抑制那些得分较低的框,只保留最高得分的框。这有助于减少冗余检测,提升检测精...
NMS的Python实现 以下是使用Python和NumPy库实现NMS的示例代码: import numpy as np def iou(boxA, boxB): # 计算两个边界框的交集 xA = max(boxA[0], boxB[0]) yA = max(boxA[1], boxB[1]) xB = min(boxA[2], boxB[2]) yB = min(boxA[3], boxB[3]) interArea = max(0, xB ...
python def calculate_iou(box1, box2): """ 计算两个边界框的IoU :param box1: 第一个边界框,格式为(x1, y1, x2, y2) :param box2: 第二个边界框,格式为(x1, y1, x2, y2) :return: IoU值 """ x1_box1, y1_box1, x2_box1, y2_box1 = box1 x1_box2, y1_box2, x2_box2,...
NMS的Python实现 下面是一个简单的Python实现NMS的示例: importnumpyasnpdefcalculate_iou(box1,box2):# 计算两个框的交集和并集x1=max(box1[0],box2[0])y1=max(box1[1],box2[1])x2=min(box1[2],box2[2])y2=min(box1[3],box2[3])intersection=max(0,x2-x1)*max(0,y2-y1)area_box1...
现在,让我们来看看NMS的Python实现。实现NMS需要计算IoU,这可以通过计算两个框的相交面积并除以它们的联合面积来得到。在实现中,我们通常会定义一个函数来计算IoU,并在NMS函数中使用它。 NMS函数的输入是检测结果列表,输出是经过非极大值抑制后的检测结果。此外,函数还需要指定两个阈值参数:一个是用于过滤低概率框的...
NMS的python实现 本篇文章主要是对NMS模块的python实现,因为最近在做有关目标检测的东西,而NMS作为目标检测深度模型之后对图片方框的后处理,是非常重要的一个部分。参考原文(NMS的python实现) 具体的原理建议参考原文,我这里就是搬运一下代码, 当然也有增加了一些自己对代码的解释。
NMS python 实现 NMS NMS 的工作流程如下,其实非常简单粗暴: 1. 按照一定的置信度阈值,删除置信度过低的检测框,对检测框进行初步筛选,如设置为 0.5,上图中没有检测框会被初步过滤掉; 2. 从当前边界框列表中选取置信度最大的边界框,加入结果列表,同时计算其他边界框与它的 IOU,若 IOU 超过设定的 IOU 阈值,...
本文介绍了非极大值抑制(Non-Maximum Suppression, NMS)在计算机视觉目标检测中的应用,主要讲述了如何通过 Python 和 OpenCV 库实现 NMS 算法。首先介绍了 NMS 的基本概念和作用,然后通过具体的实验过程展示了 NMS 算法的实现过程,最后给出了参考资料和实验结果。 Tyan 2017/12/28 2.2K0 人脸检测——FaceBoxes之解...
即这里返回的是数组值从大到小的索引值 areas = (x2 - x1 + 1) * (y2 - y1 + 1)#当前类所有框的面积(python会自动使用广播机制,相当于MATLAB中的.*即两矩阵对应元素相乘);x1=3,x2=5,习惯上计算x方向长度就是x=3、4、5这三个像素,即5-3+1=3,而不是5-3=2,所以需要加1 keep = [] #...