def non_max_suppression(prediction, conf_thres=0.1, nms_thres=0.6, multi_cls=True, method='diou_nms'): """ Removes detections with lower object confidence score than 'conf_thres' Non-Maximum Suppression to furt
给出一个具体的Python非极大值抑制函数实现示例: python import numpy as np def non_max_suppression(boxes, scores, iou_threshold=0.5): """ 对检测框进行非极大值抑制。 参数: boxes: numpy.ndarray, shape=(n, 4), 其中n是检测框的数量, 每个框由[x1, y1, x2, y2]表示。 scores: numpy.ndarra...
在这段代码中,我们首先定义了一个函数iou来计算两个边界框的交并比。然后,我们实现了non_max_suppression函数,它接受边界框列表、得分列表和一个IoU阈值,返回经过NMS处理后的边界框索引列表。 结论 NMS是目标检测中不可或缺的一步,它通过移除多余的边界框来提高检测的准确性。通过上述代码示例,我们可以在Python中轻松...
void NonMaxSup(const Mat& Grad, const Mat& GradX, const Mat& GradY, const Mat& dire, Mat& refined) { int row = Grad.size().height; int col = Grad.size().width; refined = Mat(row, col, CV_8UC1); for (int i = 0; i < row; i++) { for (int j = 0; j < col; j++...
非极大值抑制(Non-Maximum Suppression, NMS)是目标检测任务中一个重要的后处理步骤,只要是Anchor-based的检测方法,都需要经过NMS进行后处理。一个图片经过目标检测之后,会得到大量重复的anchor,而NMS就是去除掉这些重复的anchor。 如下图所示,左边是NMS处理之前,右边表示NMS处理后。
我的NMS函数定义如下: def nms(predicts: np.ndarray, score_thresh: float = 0.6, iou_thresh: float = 0.3): """Non-Maximum Suppression Args: predicts (np.ndarray): Tensor of shape [n, 5]. The second demesion includes 1 probability and 4 numbers x, y, w, h denoting a bounding box. ...
这种方法和 Felzenszwalb 等人提出的方法几乎一样,但是通过移除一个内部循环函数和利用矢量化代码,我们能够得到一种更快的替代方法。 如果你不是那么赶时间,请不要忘了感谢 Tomasz Malisiewicz 博士! 原文链接: https://www.pyimagesearch.com/2015/02/16/faster-non-maximum-suppression-python/...
2)在类函数中预定义全局变量(提示:在程序开发过程中应尽量减少全局变量使用,在类函数中定义全局变量,可与主函数分别存放于不同的py文件中)。 # 预定义全局变量classglobal_param_init():# Initialize the parametersconfThreshold=0.2# Confidence thresholdnms...
上述代码使用tf.image.combined_non_max_suppression函数执行非极大值抑制(NMS),以过滤掉重叠的边界框。score_threshold和iou_threshold参数分别用于设置置信度阈值和交并比(IoU)阈值。 结果可视化 最后,您可以将检测到的目标边界框绘制在原始图像上,以便可视化结果。以下是一个示例代码: ```pythonimport matplotlib.pyplot...
首先,我们在第2-6行导入所需的包和模块。注意,我们从imutils.object_detection导入NumPy,OpenCV和non_max_suppression实现。 然后我们继续解析第9-20行的五个命令行参数: --image:输入图像的路径。 --east:EAST场景文本检测器模型文件路径。 --min-confidence:确定文本的概率阈值。可选,默认值= 0.5。