cv::dnn::NMSBoxes()是 OpenCV DNN 模块中用于非极大值抑制(Non-Maximum Suppression, NMS)的函数,常用于目标检测任务中,以去除重叠度较高的框,保留检测得分最高的框。 cv::dnn::NMSBoxes()主要在检测过程中对多个候选框进行处理,通过限制重叠的框数量来提升结果质量。 1. 函数定义 voidcv::dnn::NMSBoxes(...
作用:批量处理图片,创建4维的blob,其它参数类似于 dnn.blobFromImage。 2.2.dnn.NMSBoxes 作用:根据给定的检测boxes和对应的scores进行NMS(非极大值抑制)处理 原型: NMSBoxes(bboxes,scores,score_threshold,nms_threshold,eta=None,top_k=None) 参数: boxes: 待处理的边界框 bounding boxes scores: 对于于待处理...
std::vector<int> indexes; cv::dnn::NMSBoxes(boxes, confidences,0.25,0.50, indexes); for(size_t i =0; i < indexes.size; i++) { int index = indexes[i]; int idx = classIds[index]; cv::rectangle(frame, boxes[index], colors[idx %5],2,8); cv::rectangle(frame, cv::Point(box...
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cv2.dnn.blobFromImage(input_image ,1/255.0, (640,640), swapRB=True) 推理之后的重叠目标框非最大抑制函数: indexes= cv2.dnn.NMSBoxes(boxes, confidences,0.25,0.45) 特别是非最大抑制函数,随着图像中目标数目增多,导致帧率成明显下降趋势! 修改输入转换 ...
undefined reference tocv::dnn::dnn4_v20190621::NMSBoxes(std::__ndk1::vector<cv::RotatedRect, std::__ndk1::allocatorcv::RotatedRect > const&, std::__ndk1::vector<float, std::__ndk1::allocator > const&, float, float, std::__ndk1::vector<int, std::__ndk1::allocator >&,...
boxes.push_back(cv::Rect(left, top, width, height)); } //pointer to next 84 group data += dimensions; } // NMS std::vector<int> indexes; cv::dnn::NMSBoxes(boxes, confidences, modelScoreThreshold, modelNMSThreshold, indexes);
(true){varisSuccess=cap.Read(frame);varclassIds=newVectorOfInt();varconfs=newVectorOfFloat();varbbox=newVectorOfRect();varindices=newVectorOfInt();net.Detect(frame,classIds,confs,bbox,confThreshold:0.5f);DnnInvoke.NMSBoxes(bbox,confs,thres,0.2f,indices);for(inti=0;i<indices.Size;i+...
NMSBoxes:分类器进化为检测器时,在原始图像上从多个尺度产生窗口,这就导致下图左侧的效果,同一个人检测了多张人脸,此时用NMSBoxes来保留最优的一个结果 现在解释一下Mat对象对应的表格中,每一列到底是什么类别:这个表格是YOLO4的检测结果,所以每一列是什么类别应该由YOLO4来解释,官方提供了名为coco.names的文件...
DnnInvoke.NMSBoxes(bbox, confs, thres,0.2f, indices);for(inti =0; i < indices.Size; i++) {varconfidence =confs[i].ToString();varclassId = classIds[i] -1;stringclassname =classes[classId]; Rectangle box=bbox[indices[i]]; ...