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(...
[boxes, confidences] = decode(scores, geometry, confThreshold) 1. 2 非极大值抑制 我们使用OpenCV函数NMSBoxes(C ++)或NMSBoxesRotated(Python)来过滤掉误报并获得最终预测。 C++: std::vector<int>indices; NMSBoxes(boxes, confidences, confThreshold, nmsThreshold, indices); 1. 2. 3. Python: indice...
constfloatnms_threshold, std::vector<int> & indices, constfloateta =1.f, constinttop_k =0 ) Bboxes表示输入的boxes Score表示每个box得分 score_threshold表示score的阈值 nms_threshold表示非最大抑制阈值 indices表示输出的结果,是每个box的索引index数组 eta表示自适应的阈值nms阈值方式 top_k表示前多少...
我们使用OpenCV中的NMSBoxes()这个API来进行非最大值抑制,Non - maximum - suppression(NMS)通过空间距离结合并交比(IOU)完成聚类划分,对每个矩形簇cluster只保留得分最高的Bounding Box,从而实现非最大值抑制,保留置信度最高的矩形框。其主要参数含义如下: (1)参数bbox:一组用于 NMS非最大值抑制 的边界框; (...
boxes.push_back(box); classIds.push_back(classIdPoint.x); confidences.push_back(score); } } // NMS std::vector<int> indexes; cv::dnn::NMSBoxes(boxes, confidences,0.25,0.50, indexes); for(size_ti =0; i < indexes.size; i++) { ...
使用cv2.dnn.NMSBoxes函数用于抑制弱的重叠边界框,可以在此处阅读有关非最大值抑制的更多信息; 循环遍历由NMS计算的idx,并绘制相应的边界框+标签; 最终的部分代码如下: # check if the video writer is None if writer is None: # initialize our video writerfourcc= cv2.VideoWriter_fourcc(*"MJPG") ...
dnn::NMSBoxes(boxes, confidences, this->confThreshold, this->nmsThreshold, indices); for (size_t i = 0; i < indices.size(); ++i) { int idx = indices[i]; Rect box = boxes[idx]; this->drawPred(confidences[idx], box.x, box.y, ...
其次,NMSBoxes函数不返回Python绑定的任何值,最终导致OpenCV报错。 NMSBoxes函数可以在OpenCV3.4.2中使用,但我无法对其进行详尽的测试。 使用OpenCV实现文本检测器的构建 在开始之前,我想再次指出,您至少需要在系统上安装OpenCV 3.4.2(或OpenCV 4)才能使用OpenCV的EAST文本检测器,因此如果您还没有安装OpenCV 3.4.2或更...
更新boxes,confidences,classIDs列表。 有了这些数据后,将应用“非最大值抑制”(non-maxima suppression,nms): 代码语言:javascript 复制 # apply non-maxima suppression to suppress weak,overlapping bounding# boxesidxs=cv2.dnn.NMSBoxes(boxes,confidences,args["confidence"],args["threshold"]) ...
boxes.push_back(cv::Rect(left, top, width, height)); } } } data += dimensions; } std::vector<int> nms_result; cv::dnn::NMSBoxes(boxes, confidences, modelScoreThreshold, modelNMSThreshold, nms_result); std::vector<Detection> detections{}; ...