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(...
DNN模块提供了内建的CPU和GPU加速,无需依赖第三方库,若项目中之前使用了OpenCV,那么通过DNN模块可以很方便的为原项目添加深度学习的能力。 通用性。DNN模块支持多种网络模型格式,用户无需额外的进行网络模型的转换就可以直接使用,支持的网络结构涵盖了常用的目标分类,目标检测和图像分割的类别,如下图所示: DNN模块支持...
ddepth: 输出 blob 的 Depth. 可选: CV_32F 或 CV_8U 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 NMSBoxes(bboxes, scores, score_threshold, nms_threshold, eta=None, top_k=None) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 参数: boxes: 待处理的边界框 bounding boxes s...
nms_indices=cv.dnn.NMSBoxes(boxes,confidences,0.5,0.5) det_boxes=[] print(nms_indices) foriinrange(len(nms_indices)): rect_box=boxes[nms_indices[i]] det_boxes.append(rect_box) returndet_boxes defget_block_sum(self,integal_img,x1,y1,x2,y2): t1=integal_img[y1,x1] t2=integal_i...
对于初学者来说,自己实现YOLO算法不太现实,幸运的是OpenCV的DNN(Deep Neural Network)模块封装了Darknet框架(封装了YOLO算法)。使用OpenCV能更方便地直接运行已训练的深度学习模型,本次采用在目标检测中最强劲的YOLOv3,基本步骤是先让OpenCV加载预训练YOLOv3模型,然后进行各种检测,比如图片识别、打开计算机自带摄像头进行...
使用NMSBoxes函数过滤掉重复识别的区域。 indices = cv.dnn.NMSBoxes(boxes, confidences, confThreshold, nmsThreshold) for i in indices: box = boxes[i] left = box[0] top = box[1] width = box[2] height = box[3] drawPred(classIds[i], confidences[i], left, top, left + width, top ...
OpenCV DNN已经实现非最大抑制算法,支持的API调用如下: voidcv::dnn::NMSBoxes( conststd::vector< Rect > & bboxes, conststd::vector<float> & scores, constfloatscore_threshold, constfloatnms_threshold, std::vector<int> & indices, constfloateta =1.f, ...
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") ...
在编写这套程序的过程中,发现在python程序里,opencv的dnn模块提供了现成的计算旋转矩形框的NMS函数cv2.dnn.NMSBoxesRotated。但是在C++程序里,opencv的dnn模块提供现成的计算旋转矩形框的NMS函数NMSBoxesRotated。因此在C++程序里,需要自己编写实现计算旋转矩形框的NMS函数。经调研发现opencv库里有表示旋转矩形框的结构体...
[2]boxes.append([left,top,right-left,bottom-top])indices=cv2.dnn.NMSBoxes(boxes,confidences,self.confidence_threshold,self.nms_threshold)foriinindices:i=i[0]box=boxes[i]left=int(box[0])top=int(box[1])width=int(box[2])height=int(box[3])results.append([left,top,left+width,top+height...